更新基准测试：DeepSeek V4 Flash 在 SlopCodeBench（本地）上的表现

Reddit r/LocalLLaMA 模型
deepseek benchmark local-inference quantization coding-llm

摘要

用户分享了使用本地量化（antirez imatrix 量化）和 pi 工具在 SlopCodeBench 上对 DeepSeek V4 Flash 的最新基准测试结果，显示性能较之前运行有所提升，但仍比托管 API 慢。

大家好——我之前在这里发布了一个基准测试——https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1vbtiy7/deepseek_v4_flash_on_slopcodebench/ 当时使用的是托管 API。此后我一直在折腾量化版本。这是最新的基准测试——https://github.com/michaelasper/benchmarks/blob/main/deepseek-v4-flash-0731-pi-on-slop-code-bench.md 它使用了 antirez q2-q4 imatrix 量化，我把工具从 opencode 换成了 pi。结果非常有趣！在 MacBook M5 Max 上比托管 API 慢得多，但更换工具弥补了部分智能损失。与其他已报告的运行结果对比如下： | 报告运行 | 服务方式 | 工具 | 严格 | 隔离 | 核心 | |---|---|---|---|---|---| | DeepSeek V4 Flash 0731（运行 B） | 本地量化（antirez，更高上限） | pi 0.84.0 | 5/17 (29.4%) | 6/17 | 10/17 | | Opus 5 | 托管 API | Claude Code | 4/17 (23.5%) | — | — | | DeepSeek V4 Flash | 托管 API | OpenCode 1.18.10 | 3/17 (17.6%) | 6/17 | 11/17 | | Opus 4.8 | 托管 API | Claude Code | 1/17 (5.9%) | — | — | | Sonnet 5 | 托管 API | Claude Code | 1/17 (5.9%) | — | — | | DeepSeek V4 Flash 0731（运行 A） | 本地量化（unsloth，配置错误的上限） | pi 0.84.0 | 1/17 (5.9%) | 1/17 | 2/17 |
查看原文

相似文章

Deepseek V4 Flash 在 RTX 5090 MoE 上运行

Reddit r/LocalLLaMA

用户分享了在 RTX 5090 上使用 llama.cpp 的一个分支运行 DeepSeek-V4-Flash (Q2_K) 的优化基准测试结果，实现了 21.3 token/秒的生成速度和 100 万上下文大小。

ISTA DeepSeek-V4.1-Flash-1017 GSQ-RCO 量化版本对比

Reddit r/LocalLLaMA

ISTA 对 Unsloth 公布的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 量化对比结果提出异议，认为性能差距源于 32K 与 128K 的推理 token 预算差异，而非任何隐性的超参数调优，并邀请各方独立复现其基准测试。