@0xSero: Deepseek-V4-Flash 帮助我设置 Nvidia 的 Dynamo 进行分离推理。我已经让这个模型成为…

X AI KOLs Timeline 新闻
deepseek v4-flash nvidia dynamo agentic-workflows inference

摘要

用户 @0xSero 分享说 Deepseek-V4-Flash 正在帮助他们设置 Nvidia 的 Dynamo 进行分离推理，他们发现它在代理工作流和编程方面非常强大，现在已经在本地使用它替代了 Claude。

Deepseek-V4-Flash 正在帮助我设置 Nvidia 的 Dynamo 进行分离推理。 我现在真的把这个模型作为日常使用了。它在代理工作流方面非常强大，编程能力也不错。 对于我所有的副业，现在都用本地的 Deepseek 了 Claude 订阅已取消，你们觉得呢 https://t.co/eLXoS7nQaX
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/05/17 07:31

Deepseek-V4-Flash 正在帮我配置英伟达的 Dynamo 进行分离式推理。

我现在真的把这个模型当作日常主力了。它在代理工作流方面非常强大，而且编程能力也不错。

对于我所有的副业，现在都用本地的 Deepseek 了。

取消了 Claude 订阅，你们觉得呢？https://t.co/eLXoS7nQaX

相似文章

DeepSeek-V4-Flash 284B 在 5.3GB 内存上运行

Reddit r/LocalLLaMA

一位开发者展示了 Mference，这是一个新的推理引擎，通过从 SSD 流式加载专家，仅用约 5.3GB 内存即可运行 MoE 模型（如 DeepSeek-V4-Flash），并配有原生 Mac 应用和兼容 OpenAI 的服务器。

@danveloper: https://x.com/danveloper/status/2064387956387758206

X AI KOLs Timeline

一位开发者通过在NVMe SSD上流式传输模型权重，在树莓派5上运行了DeepSeek-V4-Flash，达到了1.3 tokens/秒的速率，功耗仅8瓦，证明了前沿级别的开放权重模型在低成本、离线硬件上的可行性。