La quantization spinta riduce i requisiti hardware dei modelli aperti molto grandi, ma il supporto dei runtime e le metriche di valutazione restano indietro. Si crea così un divario tra efficienza teorica e deployment locale reale.
Il rilascio dei quanti GGUF di DeepSeek-V4.1-Flash-1017 a cura di ISTA-DASLab non è solo una novità di quantization. Mette in luce il vero freno del deployment locale: l'integrazione con i runtime. Con llama.cpp ancora senza supporto ufficiale e il r...
La KLD è spesso trattata come una metrica universale per classificare i modelli quantizzati, ma misura solo la divergenza media tra le distribuzioni di probabilità del modello base e di quello quantizzato. Il numero è fragile: dipende dal dataset, è ...
ISTA DASLab ha pubblicato tre GGUF di DeepSeek-V4.1-Flash-1017 con quantization GSQ e RCO, bit-width da 1,75 a 2,25 sui 551,9 miliardi di parametri backbone. Il file Engram condiviso da 110,6 GB resta mappato su disco. Il modello gira su una singola ...
ISTA-DASLab ha pubblicato i quanti GGUF di DeepSeek-V4.1-Flash-1017 con l’approccio GSQ-RCO. Il modello, però, non gira su llama.cpp: i pull request per il supporto all’architettura sono ancora aperti. La scheda tecnica cita Strata, ma il runtime ori...
