モデル情報

DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GSQ-RCO-GGUF

ISTA-DASLab · DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GSQ-RCO-GGUF

**Non-uniform GGUF quantizations** of a 763B-parameter, 384-expert MoE, produced with **GSQ** and **RCO**. > **Update, October 27, 2026.** The files now use llama.cpp's own DeepSeek-V4.1 layout and load in llama.cpp b11870 or newer, including images. > - **Downloaded the earlier files?** You do not need to download the model again. Run convert_ds41_upstream.py on your model folder: it rewrites the files locally into exactly the current ones and fetches only 80 KB. See Updating an existing download. > - **New download?** The shared Engram file is shard 6 of every build, so link it once per build you use (` ` is `IQ1_M`, `IQ2_XXS` or `IQ2_XS`; see llama.cpp): > > This repository provides GGUF quantizations of **DeepSeek-V4.1-Flash-1017** at three sizes: **IQ1_M (1.75 bits per weight), IQ2_XXS (2.00) and IQ2_XS (2.25)**. In contrast to uniform quantization, which applies a single quantization type to all weight tensors, each model here assigns a separate quantization type to every tensor. The assignment is obtained by a gradient-based search that allocates precision according to per-tensor sensitivity, subject to a total size budget. The resulting files are standard GGUF.

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モデルウェイトオープンウェイト
情報更新日時2026/11/2 19:17:04
OVERVIEW

モデル紹介

**Non-uniform GGUF quantizations** of a 763B-parameter, 384-expert MoE, produced with **GSQ** and **RCO**. > **Update, October 27, 2026.** The files now use llama.cpp's own DeepSeek-V4.1 layout and load in llama.cpp b11870 or newer, including images. > - **Downloaded the earlier files?** You do not need to download the model again. Run convert_ds41_upstream.py on your model folder: it rewrites the files locally into exactly the current ones and fetches only 80 KB. See Updating an existing download. > - **New download?** The shared Engram file is shard 6 of every build, so link it once per build you use (` ` is `IQ1_M`, `IQ2_XXS` or `IQ2_XS`; see llama.cpp): > > This repository provides GGUF quantizations of **DeepSeek-V4.1-Flash-1017** at three sizes: **IQ1_M (1.75 bits per weight), IQ2_XXS (2.00) and IQ2_XS (2.25)**. In contrast to uniform quantization, which applies a single quantization type to all weight tensors, each model here assigns a separate quantization type to every tensor. The assignment is obtained by a gradient-based search that allocates precision according to per-tensor sensitivity, subject to a total size budget. The resulting files are standard GGUF.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:mit。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。