antirezs DS4: Ausführen von DeepSeek V4 Flash mit 1M Kontext auf Mac Metal und DGX

Redis-Erfinder Salvatore Sanfilippo (antirez) hat gerade ein neues Projekt namens DS4 auf GitHub veröffentlicht. Ziel: DeepSeek V4 Flash mit einem 1M-Token-Kontextfenster auf Apple Silicon (Metal) Hardware zum Laufen zu bringen. Er hat auch ein Video gepostet, das es auf einem NVIDIA DGX-System zeigt.
Was DS4 macht
DS4 nutzt neuartige Techniken, um ein 1M-Kontextfenster für DeepSeek V4 Flash auf Mac Metal Hardware (z.B. M-Serie-Chips) unterzubringen. Es wurde auch auf einer DGX demonstriert, was darauf hindeutet, dass es auf High-End-GPUs wie der Pro 6000 mit etwas kleineren Kontextfenstern und höherer Geschwindigkeit funktionieren könnte. Es gibt Spekulationen über zukünftige AMD-Unterstützung.
Enthaltene Komponenten
- Server-Endpunkte: Der DS4-Server bietet bereits OpenAI- und Anthropic-kompatible API-Endpunkte, was die Integration in agentische Codierungstools wie Cursor, Continue.dev oder benutzerdefinierte Agenten erleichtert.
- GitHub-Repo: https://github.com/antirez/ds4/ — siehe README für Einrichtungsanweisungen, die wahrscheinlich das Kompilieren mit Metal-Unterstützung und das Herunterladen der DeepSeek V4 Flash-Gewichte beinhalten.
- Video-Demo: Vor ein paar Stunden hat antirez ein Video auf X gepostet, das die Ausführung auf einer DGX zeigt: https://x.com/antirez/status/2053381973226184749
Für wen es gedacht ist
Entwickler mit High-End-Mac-Hardware (z.B. Mac Studio, MacBook Pro mit M1 Max/Ultra oder M2/M3) oder NVIDIA-GPUs, die ein leistungsstarkes lokales LLM mit einem sehr großen Kontextfenster für Codierungsagenten oder Forschung ausführen möchten.
Aufruf an die Community
Der Reddit-Poster ermutigt alle mit leistungsstarker Hardware, sich das Projekt anzusehen und beizutragen – sei es durch Testen, Melden von Fehlern oder Optimieren für AMD-GPUs. Das Projekt befindet sich in einem frühen Stadium, daher könnte das Engagement der Community die Kompatibilität beschleunigen.
📖 Lies die vollständige Quelle: r/LocalLLaMA
👀 Siehe auch

Open-Source-Claude-Code-Fähigkeit /unzuck kuratiert Social-Media-Feeds in Dashboards
Eine kostenlose, quelloffene Claude Code-Fähigkeit namens /unzuck scannt parallel Feeds von Hacker News, Reddit, LinkedIn, YouTube, Twitter/X, Instagram und Facebook mithilfe von Browser-Automatisierung, bewertet Beiträge anhand von Nutzerinteressenprofilen und erstellt interaktive HTML-Dashboards.

KI-Code-Review-Benchmark: Claude, Gemini, Codex, Qwen und MiniMax im Vergleich
Ein Benchmark testete fünf KI-Modelle an 15 Milvus-Pull-Requests mit bekannten Fehlern. Claude erkannte 53 % der Fehler im Rohmodus, während eine gegnerische Debatte zwischen den Modellen die Erkennung auf 80 % steigerte.

Verwendung eines lokalen LLM als Claude-Code-Subagent zur Reduzierung des Kontextverbrauchs
Ein Entwickler teilt eine Methode, um Claude Code zu nutzen, um Aufgaben über die LM Studio API an ein lokales LLM zu delegieren, wobei der Dateiinhalt aus dem Kontext von Claude ferngehalten wird. Der Ansatz verwendet ein Python-Skript von etwa 120 Zeilen mit Tool-Calling, um Dateien lokal zu lesen und Zusammenfassungen zurückzugeben.

Crit: Lokal-first, Single-Binary CLI zur Überprüfung von Agentenplänen und Diffs
Crit ist ein Single-Binary-CLI-Tool, das Dateien oder Diffs mit einer von GitHub inspirierten Benutzeroberfläche im Browser öffnet und mehrstufige Feedback-Schleifen mit KI-Coding-Agenten ermöglicht – kein Konto erforderlich.