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DeepSeek-V4-Flash · UD-IQ2_XXS

发起讨论
2x NVIDIA RTX 509064GBllama.cpp b10236L0 自报

本页汇总 DeepSeek-V4-Flash(UD-IQ2_XXS)在 2x NVIDIA RTX 5090 上以 llama.cpp 运行的 1 次实测数据,来自 1 个独立来源平台;指标为已上架实测的均值。

19.39 tok/s

Decode

解码速度

692.41 tok/s

Prefill

预填充速度

0.12 s

TTFT

首 token 延迟

51.17 GB

VRAM

显存占用

L0 自报

1

实测次数

1

独立来源

GitHub

来源平台

2026-09-27

最后验证

性能表现

  1. llama.cpp · UD-IQ2_XXS (当前)Decode 19.39 · Prefill 692.41 ·

核心数据

Decode(平均)
19.39 tok/s
Prefill(平均)
692.41 tok/s
TTFT(平均)
0.12 s
VRAM(平均)
51.17 GB
MTP 接受率
—
TTFB
— GB
功耗
— W

基础配置

成员级字段取自最近一次实测

模型
DeepSeek-V4-Flash
量化方式
UD-IQ2_XXS
框架
llama.cpp
版本
b10236
上下文长度
204800 tokens
GPU 层数
99

硬件信息

标称与实测并排陈列,能否运行由读者自判

GPU
2x NVIDIA RTX 5090
标称显存
64 GB
实测显存(均值)
51.17 GB
系统
Ubuntu 24.04.4 LTS
驱动
610.43.03
CUDA
13.3

获取与上手

原始模型资料

以下为基础模型入口,不保证与本次量化版本一致;部署请使用上方已核实权重。

来源与证据

共 1 条实测记录,逐条可回溯到原始出处

  1. L0 自报GitHub原始链接 验证于 2026-09-27

    b10236 · Ubuntu 24.04.4 LTS · CUDA 13.3 · 204800 ctx

    19.39 tok/s

    Decode

    692.41 tok/s

    Prefill

    0.12 s

    TTFT

    51.17 GB

    VRAM

    —

    MTP

    — W

    功耗

    2×5090 +9950X3D/123GiB RAM,DeepSeek-V4-Flash-0731 IQ2_XXS,专家CPU卸载+DSpark。narrative均值19.39t/s,短prompt TTFT117ms;9980tok prefill692.41t/s;bench峰值52398MiB≈51.17GiB。415W仅末尾瞬时双卡读数之和,不代表测试平均功耗,已置空。