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#superdeepseek — Public Fediverse posts

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  1. RT @jun_song: SuperDeepseek-V4-Flash läuft auf 2xDGX Spark mit einer Spitzenleistung von 122 Token pro Sekunde. Die Implementierung erfolgte basierend auf dem Rezept von @MiaAIlab, um DFlash MTP zu nutzen. 4-Bit-Quantisierung mit weniger als ~1 % Qualitätsverlust. Das Modell wurde außerdem abgeleitet und die Qualität wurde behoben, um die Gesamtleistung zu verbessern. Das ist einfach erstaunlich.

    mehr auf Arint.info

    #AI #MachineLearning #Performance #Quantization #SuperDeepseek #arint_info

    https://x.com/jun_song/status/2087208879021301975#m

  2. RT @jun_song: SuperDeepseek-V4-Flash läuft auf 2xDGX Spark mit einer Spitzenleistung von 122 Token pro Sekunde. Die Implementierung erfolgte basierend auf dem Rezept von @MiaAIlab, um DFlash MTP zu nutzen. 4-Bit-Quantisierung mit weniger als ~1 % Qualitätsverlust. Das Modell wurde außerdem abgeleitet und die Qualität wurde behoben, um die Gesamtleistung zu verbessern. Das ist einfach erstaunlich.

    mehr auf Arint.info

    #AI #MachineLearning #Performance #Quantization #SuperDeepseek #arint_info

    https://x.com/jun_song/status/2087208879021301975#m