/ Модель

Характеристики

Контекст
1 048 576 токенов
Параметры
44,9 млрд
Размер весов
806 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
deepseek_v4 · dense
Базовая модель
DeepSeek-V4-Pro-0813
Библиотека
mlx
Опубликована
22 авг 2026

AX-DeepSeek-V4-Pro-0813-MLX-AXQ-2bit-MTP

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

AX-DeepSeek-V4-Pro-0813-MLX-AXQ-2bit-MTP — экспериментальная квантизированная сборка модели DeepSeek-V4-Pro-0813 от DeepSeek, подготовленная в формате MLX с использованием AXQuant.

1 685скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это MoE-модель класса примерно 1,6 трлн параметров, предназначенная для генерации текста на английском и китайском языках, локального экспериментального запуска и изучения работы сверхкрупных моделей на компьютерах Mac. Модель относится к pipeline text-generation и рассчитана на использование через AX Engine; стандартная загрузка как полностью размещённой в памяти модели не предусмотрена.

В сборке применена смешанная точность: эксперты, attention и shared MLP квантизированы до 2 бит, embedding и router — до 8 бит, нормы и LM head сохранены в BF16, а DSpark/MTP — в 16-битном виде. MTP упакован, но ускорение speculative decoding не заявлено. Полная таблица экспертов не помещается в unified memory современных Mac, поэтому AX Engine постранично загружает экспертные слои с SSD, из-за чего обработка каждого токена сопровождается медленным дисковым вводом-выводом.

Сборка имеет экспериментальный статус, не сертифицирована и не предназначена для практического промышленного использования или поддерживаемых продуктовых сценариев. Качество относительно BF16 и FP8 не измерялось, а ускорение MTP/DSpark не подтверждено. Для использования требуется экспериментальный режим AX Engine; лицензия — MIT, при этом в пакет включена лицензия исходной модели DeepSeek.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

AX-DeepSeek-V4-Pro-0813-MLX-AXQ-2bit-MTP

Experimental AXQ 2-bit MLX pack of deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813.

Not certified. Will not be certified in this revision. Layer-stack SSD expert paging is too slow for practical serving, so this pack is a hobby / curiosity artifact: a 1.6T-class DeepSeek V4 Pro MoE that can exist on a Mac only because experts are paged from disk. If that sounds fun, enjoy. If you need something you can actually work with, use a smaller certified AXQ pack (Qwen 3.6, Flash, Coder-Next, GPT-OSS). No AXQ 4-bit sibling will be published for this base.

This card is convert evidence, not a quality or speed claim. Quality vs BF16 / FP8 was not measured.

This is an AXQuant pack (deepseek-v4-v1), not mlx-optiq. Do not load OptiQ DeepSeek repos in AX Engine.

Full convert notes: docs/deepseek-v4-pro-0813-axq-2bit.md.

Why it is slow

The full expert table does not fit in unified memory on any shipping Mac (512 GB is still too small). AX Engine pages one fused expert layer at a time (ax_expert_stream.json, required=true). Every token waits on SSD I/O for routed experts. That is why this revision is not a product path.

You still need AX_ENGINE_2BIT_EXPERIMENTAL=1.

Do not mlx_lm.load this pack as a fully resident model.

Recipe

Affine, group size 32 (deepseek-v4-pro-0813-experimental-2bit-v0.1.yaml):

RoleBits
Expert, attention, shared MLP2
Embedding, router (ffn.gate)8
Norms, LM head16 (BF16)
DSpark / MTP16, byte-preserved into mtp.safetensors

Source: official mixed FP4+FP8 revision 72e1d3230f6c080a530b0a1d46f8eb4602340597. Convert uses the AXQuant stream backend because mlx_lm.load cannot ingest that snapshot. DSpark speculative decode is packaged, not enabled. Stock MLX-LM can see the text backbone; AX Engine keeps uncertified MTP on direct decode.

Status

ItemStatus
Convert + ax_expert_stream.jsonFactory job on df-macstudio-m2
Convert git SHA2f4e4e49b82463ac9e146090020a9565c8583253
LicenseUpstream DeepSeek LICENSE copied into the pack
Hub weightsUploaded after convert
Quality vs BF16 / FP8Not measured
AX Engine certWill not certify this revision (too slow to be practical)
MTP presentNative mtp.safetensors sidecar (DSpark under mtp.*)
MTP / DSpark accelerationNot claimed

Hobby use only. Not a supported product pack.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
DeepseekV4ForCausalLM
Ревизия весов
2d06574

0 моделей