開發者開源 deepseek-one-gpu,單張 96GB 卡跑 V4.1-Flash
2026/10/21 — 10/24 00:21·2 個來源(全部)·2 篇報道(全部)
核心速覽 (Key Takeaways)
- 開發者開源 deepseek-one-gpu 引擎,把 763B 引數的 DeepSeek-V4.1-Flash 量化到 Q2_K,用單張 96GB 的 RTX PRO 6000 Blackwell 加伺服器記憶體,以 OpenAI 相容 API 提供服務。
- 文章基於實測說明速度由什麼決定:每層 384 個專家中把約 5825 個最常用的留在 GPU(69.5 GiB),其餘放到固定記憶體。
事件背景與詳細解讀
2026 年 10 月 21 日,DEV Community 的一篇文章介紹了開發者開源的 deepseek-one-gpu 引擎。據該文,DeepSeek-V4.1-Flash 擁有 763B 引數,量化到 Q2_K 後體積仍有 264.5 GB,而單張 RTX PRO 6000 Blackwell 只有 96 GB 視訊記憶體。這個開源引擎的做法是把模型放在這一張卡上,再借助伺服器記憶體,以 OpenAI 相容 API 的形式提供服務。
文章基於倉庫中的實測結果說明速度由什麼決定:每層 384 個專家中,把 5825 個最常用的專家留在 GPU 上,佔用 69.5 GiB,其餘專家放在固定記憶體中;實測約九成的專家選擇落在 GPU 上。文章面向準備自行部署的人,講的是哪些因素決定速度,以及在歸咎於引擎之前應當檢查什麼。目前公開的資訊就停在這一步:引擎已開源,實測資料來自倉庫,尚未見到其他來源的獨立驗證或後續版本說明。
AI 綜合 1 篇報道生成 · 更新於 3 天前
最新進展開發者開源 deepseek-one-gpu 引擎,把 763B 引數的 DeepSeek-V4.1-Flash 量化到 Q2_K 後,用單張 96 GB 的 RTX PRO 6000 Blackwell 加伺服器記憶體,以 OpenAI 相容 API 提供服務。文章基於實測說明速度由什麼決定:每層 384 個專家中把 5825 個最常用的留在 GPU(69.5 GiB),其餘放固定記憶體,實測約九成專家選擇落在 GPU 上。
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開發者開源 deepseek-one-gpu 引擎,把 763B 引數的 DeepSeek-V4.1-Flash 量化到 Q2_K 後,用單張 96 GB 的 RTX PRO 6000 Blackwell 加伺服器記憶體,以 OpenAI 相容 API 提供服務。文章基於實測說明速度由什麼決定:每層 384 個專家中把 5825 個最常用的留在 GPU(69.5 GiB),其餘放固定記憶體,實測約九成專家選擇落在 GPU 上。
單卡跑大模型的實測調優要點
DEV Community · AIAI 評分 57
據 Artificial Analysis 評測,DeepSeek V4.1 Flash 1017 在 AA-Omniscience 上的非幻覺率為 33%,比 V4.1 Flash 提高 29 個百分點;準確率從 43% 升到 46%,綜合得分由 -5 轉為 +5。也就是說,它在更少編造的同時答對率只是小幅上升。
幻覺率大幅下降但準確率只微漲,說明能力邊界在哪
X:Artificial Analysis (@artificialanlys)官方AI 評分 40
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