モデル情報

DeepSeek-V4.1-Flash-1017-EXL3-EAQ-v1-2.9-bpw

Mia-AiLab · DeepSeek-V4.1-Flash-1017-EXL3-EAQ-v1-2.9-bpw

EAQ v1 (EXL3 format) quantization of deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (revision `1bae0e10`, the refreshed V4.1-Flash weights), converted with exllamav3 `v1.6.1` plus the EAQ patch set (converter version 1.6.1) and a port of the DeepSeek-V4.1 architecture (see Conversion). Teacher-forced next-token fidelity to the original source weights was measured in a shared evaluation port; see **Quality vs the original model**. This is **not** a drop-in replacement for the original FP8/FP4 checkpoint. The Engram embedding tables are **not** in this repo: you still need shards 47 and 48 from the base model (about 95 GiB each). **Format: plain EXL3 (EAQ v1).** EAQ v1 currently uses the standard EXL3 format unchanged: `quant_method` is `exl3`, codebook `mul1`, `out_scales=always`, and the tensor keys and the main-model per-tensor bit widths are identical to the standard EXL3 2.9 bpw builds of this model (checked against LibertAIDAI/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-EXL3-2.9bpw: 192,495 tensor keys; the widths of all 46,702 main-model quantized tensors match; tokenizer files byte-identical). The 46 MTP / DSpark dense tensors differ: 4 bit here, 6 bit in the LibertAI build. What EAQ v1 changes is only how the weights were produced (the EAQ conversion; see Conversion). Any runtime that loads EXL3 DeepSeek-V4.1 checkpoints should load this one without EAQ-specific code, including the TensorFold DeepSeek-V4.1-Flash-1017 2x DGX Spark recipe (set its `MODEL_ID` to this repo).

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情報更新日時2026/11/2 19:15:59
OVERVIEW

モデル紹介

EAQ v1 (EXL3 format) quantization of deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (revision `1bae0e10`, the refreshed V4.1-Flash weights), converted with exllamav3 `v1.6.1` plus the EAQ patch set (converter version 1.6.1) and a port of the DeepSeek-V4.1 architecture (see Conversion). Teacher-forced next-token fidelity to the original source weights was measured in a shared evaluation port; see **Quality vs the original model**. This is **not** a drop-in replacement for the original FP8/FP4 checkpoint. The Engram embedding tables are **not** in this repo: you still need shards 47 and 48 from the base model (about 95 GiB each). **Format: plain EXL3 (EAQ v1).** EAQ v1 currently uses the standard EXL3 format unchanged: `quant_method` is `exl3`, codebook `mul1`, `out_scales=always`, and the tensor keys and the main-model per-tensor bit widths are identical to the standard EXL3 2.9 bpw builds of this model (checked against LibertAIDAI/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-EXL3-2.9bpw: 192,495 tensor keys; the widths of all 46,702 main-model quantized tensors match; tokenizer files byte-identical). The 46 MTP / DSpark dense tensors differ: 4 bit here, 6 bit in the LibertAI build. What EAQ v1 changes is only how the weights were produced (the EAQ conversion; see Conversion). Any runtime that loads EXL3 DeepSeek-V4.1 checkpoints should load this one without EAQ-specific code, including the TensorFold DeepSeek-V4.1-Flash-1017 2x DGX Spark recipe (set its `MODEL_ID` to this repo).

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。