モデル情報

DeepSeek-V4-Flash-0731-REAP-150b-TQ3_4S-GGUF

Tinker-Stack · DeepSeek-V4-Flash-0731-REAP-150b-TQ3_4S-GGUF

A **custom, selectively-quantized GGUF** of the DeepSeek-V4-Flash-0731 architecture, pruned to the 150B "REAP" variant, quantized with a hand-tuned per-tensor recipe and wrapped in the **TurboQuant `TQ3_4S` container** from the `turbo-tan/llama.cpp-tq3` fork. This is **not** a plain uniform quant. It is the result of iterative quantization on a 3× Turing GPU box, and the recipe reflects a specific, measured trade-off: maximize context length (256K) while holding wikitext-2 perplexity within noise of the IQ3_XXS baseline that proved to be the local optimum for this model. > [!WARNING] > **Experimental build.** This is a hand-tuned, selectively-quantized experimental release, > not a polished upstream quant. It requires the non-stock > `turbo-tan/llama.cpp-tq3` fork to load > (`TQ3_4S` container is rejected by stock llama.cpp), the recipe and serving flags are > tuned for our specific 3× Turing hardware (§3, §6), and the benchmarks in §4 are our own > internal measurements, not standardized leaderboard runs. Expect rough edges, and treat > the numbers as relative to sibling builds on the same rig rather than absolute claims. > If you just want a drop-in quant of this model, use the upstream REAP release instead.

翻訳待ちのため原文を表示しています。

テキスト生成reasoninglicense:mit
コンテキスト長非公開
入力 → 出力テキスト → テキスト
モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/10/31 03:05:47
OVERVIEW

モデル紹介

A **custom, selectively-quantized GGUF** of the DeepSeek-V4-Flash-0731 architecture, pruned to the 150B "REAP" variant, quantized with a hand-tuned per-tensor recipe and wrapped in the **TurboQuant `TQ3_4S` container** from the `turbo-tan/llama.cpp-tq3` fork. This is **not** a plain uniform quant. It is the result of iterative quantization on a 3× Turing GPU box, and the recipe reflects a specific, measured trade-off: maximize context length (256K) while holding wikitext-2 perplexity within noise of the IQ3_XXS baseline that proved to be the local optimum for this model. > [!WARNING] > **Experimental build.** This is a hand-tuned, selectively-quantized experimental release, > not a polished upstream quant. It requires the non-stock > `turbo-tan/llama.cpp-tq3` fork to load > (`TQ3_4S` container is rejected by stock llama.cpp), the recipe and serving flags are > tuned for our specific 3× Turing hardware (§3, §6), and the benchmarks in §4 are our own > internal measurements, not standardized leaderboard runs. Expect rough edges, and treat > the numbers as relative to sibling builds on the same rig rather than absolute claims. > If you just want a drop-in quant of this model, use the upstream REAP release instead.

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。