/ Модель

Характеристики

Контекст
1 048 576 токенов
Лицензия
MIT
Архитектура
deepseek_v41 · dense
Базовая модель
DeepSeek-V4.1-Flash
Библиотека
mlx
Опубликована
11 сен 2026

DeepSeek-V4.1-Flash-oQ3e-mtp

Генерация текстаТекст → текст

Русское описание этой модели ещё готовится. Пока можно заглянуть в карточку модели от автора ниже.

3 169скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены12 окт 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.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DeepSeek-V4.1-Flash-oQ3e-mtp

[!NOTE] Updated 2026-10-12: Re-quantized with Improved oQe Quantization and 4-bit Engram tables. Please re-download if you have an earlier copy.

This model was quantized using oQ (oMLX v0.7.1) mixed-precision quantization with Improved oQe Quantization (jundot/omlx#4385).

A mixed-precision MLX checkpoint of deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash, a multimodal mixture-of-experts model with 552B backbone parameters, a Causal Encoder-Decoder layout, Compressed Sparse Attention 2 (CSA2), Engram conditional memory and DSpark speculative decoding. It includes the language model, the Engram tables, the vision encoder, the multimodal aligner and the DSpark MTP weights.

The effective average is 3.629 bits/weight excluding the Engram tables, or 3.982 bits/weight for the complete checkpoint.

Quantization and Bit Distribution

oQ3e allocates bits by measured layer sensitivity, then rounds each group with an importance matrix (1024 samples x 512 tokens) and a weighted least-squares refit of its scale and bias. Below oQ4, the Engram tables stay at 4 bits and are left out of the bit budget, because oMLX can serve them from SSD instead of memory.

Storage formatLogical weightsShare of totalTensor storageEffective bits/weight
Affine 3-bit, group 64543.582B71.224%221.484 GiB3.50
Affine 4-bit, group 641.953B0.256%1.023 GiB4.50
MXFP4, group 3213.590B1.781%6.724 GiB4.25
Affine 6-bit, group 641.258B0.165%0.952 GiB6.50
Affine 8-bit, group 641.988B0.261%1.968 GiB8.50
MXFP8, group 320.779B0.102%0.748 GiB8.25
BF163.399B0.445%6.332 GiB16.00
FP320.042B0.006%0.158 GiB32.00
Engram affine 4-bit, group 32196.614B25.762%114.444 GiB5.00
Total763.205B100%353.832 GiB3.982

Storage Breakdown

ComponentLogical weightsStorage
Language backbone551.881B248.023 GB / 230.989 GiB
Engram tables196.614B122.884 GB / 114.444 GiB
Vision encoder0.485B0.971 GB / 0.904 GiB
MTP head14.225B8.047 GB / 7.495 GiB
Total763.205B379.925 GB / 353.832 GiB

License

MIT, following the source model. See LICENSE.

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
DeepseekV41ForCausalLM
Ревизия весов
14f5b13

0 моделей