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嗨，伙计们，我们上传了Deepseek V3的GGUF量化版本，包括2、3、4、5、6和8位量化。我们还对Deepseek - V3进行了反量化以上传[bf16版本](https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek - V3 - bf16)，这样你们就可以进行实验了（1.3TB）。运行2位Deepseek - V3的最低硬件要求：48GB内存+250GB磁盘空间。查看如何运行Deepseek V3的示例以及我们的完整版本集合：[https://huggingface.co/collections/unsloth/deepseek - v3 - all - versions - 677cf5cfd7df8b7815fc723c](https://huggingface.co/collections/unsloth/deepseek - v3 - all - versions - 677cf5cfd7df8b7815fc723c)。表格展示Deepseek V3不同版本及其链接。UnslothGGUF模型的详细信息：不同量化类型对应的磁盘大小和详细信息。还给出了Q2_K_XS在一定内存下运行的建议、量化类型的选择建议以及不要忘记特定标记等内容，最后给出了一个Q5_0 K量化缓存的示例及运行结果。

讨论总结

该讨论主要围绕DeepSeek V3展开，涉及多种量化版本如2 - bit、3 - bit等。大家对其在不同硬件配置下的性能表现十分关注，包括内存、CPU、GPU等硬件相关的问题，如特定硬件能否运行、运行速度、资源分配等，同时也探讨了模型量化方面进一步优化的可能性。

主要观点

  1. 👍 关注DeepSeek V3在2位时的性能下降情况
    • 支持理由：多位评论者从不同硬件配置角度探讨性能，如在RTX 4090等硬件上的表现。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 对运行所需特定硬件（H100 80GB）数量的疑问
    • 正方观点：评论者好奇运行DeepSeek V3相关内容需要多少特定硬件。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 鼓励将DeepSeek V3进一步量化到0.6 - bit
    • 支持理由：希望探索模型量化的极限且保持性能。
    • 反对声音：无。
  4. 👍 32GB内存的i7 CPU运行32b qwen coder在4bit速度很慢
    • 支持理由：评论者分享自身运行的实例数据。
    • 反对声音：无。
  5. 🔥 对运行Deepseek V3的磁盘空间要求存在疑惑，怀疑是指交换空间
    • 正方观点：207GB数据与48GB内存适配性存疑。
    • 反方观点：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 fraschm98: It’s solid, used this command \\./llama - cli - m /mnt/ai\\\\_models/DeepSeek - V3 - Q2\\\\_K\\\\_XS/DeepSeek - V3 - Q2\\\\_K\\\\_XS - 00001 - of - 00005.gguf --cache - type - k q5\\\\_0 - ngl 4\\\\ got the exact same response from Deepseek V3 web from a 140 token prompt.”
    • 亮点：提供了具体运行命令及结果。
  2. “🤔 danielhanchen: It seems to work well - I don’t have numbers but my main worry was 2bit on all layers would make it useless.”
    • 亮点：表达对2 - bit在所有层时工作情况的担忧。
  3. “👀 The_GSingh：I got a i7 cpu with 32gb of ram. Tried 32b qwen coder at 4 bit. It ran at around 1tok/sec making it unusable.”
    • 亮点：分享个人硬件运行实例。

情感分析

总体情感倾向积极正面，大家都在积极探索DeepSeek V3相关的各种情况。主要分歧点较少，主要集中在对硬件要求及性能表现的不同理解上，可能是因为不同的硬件环境和使用目的导致。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于如何优化DeepSeek V3在不同硬件上运行的讨论，以及进一步量化的尝试。
  • 潜在影响：对模型量化技术的发展可能有推动作用，也有助于其他类似模型在硬件适配方面的改进。

详细内容：

标题：DeepSeek V3 GGUF 多种量化版本引发Reddit热议

近日，Reddit上一则关于DeepSeek V3 GGUF不同量化版本的帖子引发了广泛关注。该帖子介绍了包括2、3、4、5、6和8位量化的GGUF模型，并提供了BF16版本的下载链接，还说明了运行DeepSeek V3 2位版本的最低硬件要求为48GB内存和250GB磁盘空间。此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在性能表现、硬件需求以及与其他模型的对比等方面。有人询问2位量化的性能下降情况，也有人分享了自己在不同硬件配置下的运行经历。例如，有用户使用RTX 4090显卡，在低内存计算机上的运行速度较慢；还有用户在AMD EPYC 7H12 32 - Core Processor 2.6Ghz配置下，实现了每秒2.57个令牌的生成速度。

关于硬件需求，有人提出自己拥有特定配置的硬件，询问是否足以运行该模型。而在性能方面，有人认为在某些情况下，DeepSeek V3的性能可与SOTA模型相媲美。

有人探讨了如何进一步优化量化方式以提高性能，也有人对模型的上下文窗口大小表示好奇。同时，还有用户讨论了不同量化版本在不同硬件配置下的实际表现。

总的来说，这一讨论展示了大家对DeepSeek V3 GGUF模型的浓厚兴趣和深入思考，也反映了在技术探索中大家的积极交流和分享。但对于模型的性能优化和硬件适配，仍存在诸多有待进一步探讨和实践的问题。