DeepSeek-V4-Flash-0731-oQ2e-mtp: 2-бітова модель на 304B параметрів для MLX
Опубліковано квантовану модель DeepSeek V4 на 304B параметрів для обладнання MLX. Для її роботи потрібно 105 ГБ оперативної пам'яті.
🔬 Експериментальний репозиторій, а не готовий продукт. Для компаній на 10-50 людей тут немає дії: без ціни, підтримки та готового деплою це інструмент для ентузіастів з власною ML-командою.
🎯 Чи підходить це вашому бізнесу?
Заповніть профіль компанії — і ми автоматично покажемо, чи варто вам це впроваджувати.
Заповнити профіль · 30 секундTL;DR
- •
Модель має 304B параметрів із 2-бітним квантуванням.
- •
Оптимізована спеціально для обладнання MLX.
- •
Потребує 105 ГБ оперативної пам'яті для роботи.
- •
Розміщена на Hugging Face як репозиторій.
- •
Дані про ціну та ліцензію не розкриті.
Як це змінить ваш ринок?
Це експериментальний реліз для ентузіастів, а не комерційний продукт. Компаніям без власної ML-команди це не дає жодної реальної переваги сьогодні. Для бізнесів на 10-50 людей це сигнал, що великі локальні моделі стають доступнішими, але поріг входу все ще високий.
Для кого це і за яких умов
Потрібне обладнання: GPU або сервер з 105 ГБ RAM. Потрібна команда: так, інженер з досвідом роботи з MLX та великими моделями. Мін. масштаб: компанія з власною розробницькою командою. Час на впровадження: дні або тижні інженерної роботи.
Альтернативи
| Продукт 1 | Продукт 2 | Продукт 3 | |
|---|---|---|---|
| Ціна | ціна не оголошена | ціна не оголошена | ціна не оголошена |
| Де працює | MLX | MLX | MLX |
| Мін. вимоги | 105 ГБ RAM | 105 ГБ RAM | 105 ГБ RAM |
| Ключова різниця | дані не розкриті | дані не розкриті | дані не розкриті |
💬 Часті запитання
Такий розбір щоранку о 08:00
Персональний AI-дайджест для вашої галузі — щодня у Telegram
Навчіть вашу команду будувати такі AI-автоматизації
За 5 днів кожен співробітник побудує автоматизацію для своєї ділянки роботи.
Дізнатись більше → aiupskill.live