DeepSeek-V4-Flash W4A16+FP8 con autospeculación MTP: 85 tok/s en 2x RTX PRO 6000 Max-Q

DeepSeek-V4-Flash funcionando a 85.52 tok/s @ 524k contexto y ~111 tok/s @ 128k flujo único en 2× RTX PRO 6000 Max-Q (96 GB cada una, sin NVLink). La cuantización usa la base W4A16-FP8 de pasta-paul pero con un cabezal MTP adaptado (la cuantización original elimina silenciosamente MTP al cargar). Detalles clave a continuación.
Puntos de referencia
- Base pasta-paul, sin MTP, 524k: 52.85 tok/s, 91 ms TTFT (referencia)
- Este modelo, 524k 2 flujos: 85.52 tok/s, 155 ms TTFT (+62%)
- Este modelo, 128k flujo único: ~111 tok/s, ~310 ms TTFT (+110%)
- Pruebas de cordura (muestras pequeñas): GSM8K 93%, MMLU 53%, HumanEval (sintáctico) 90%
Detalles de cuantización
- 768 tensores de experto enrutados (256 expertos × {w1, w2, w3}): W4A16 INT4 grupo=128 sim, GPTQ (Frantar con Cholesky H⁻¹). Calibrado con 256 indicaciones de ultrachat_200k × 256 max_tokens – 17,701 volcados de MTP hacia adelante, 473k tokens.
- 5 proyecciones de atención: FP8_BLOCK (pesos FP8 ascendentes, renombrado scale → weight_scale para compatibilidad con compressed-tensors).
- Expertos compartidos, e_proj, h_proj, normas, compuerta, attn_sink: BF16 / FP32.
Correcciones específicas para Max-Q
Pase --disable-custom-all-reduce en tarjetas de estación de trabajo Max-Q (sin NVLink). CustomAllreduce de vLLM usa CUDA P2P y se bloquea en topología solo PCIe. Ajuste de NCCL para menor TTFT (~91 ms frente a ~155 ms):
NCCL_PROTO=LL NCCL_ALGO=Ring NCCL_MIN_NCHANNELS=8 NCCL_NTHREADS=512Cómo ejecutar
Necesita la bifurcación de vLLM modificada de pasta-paul's workspace con parches MTP. Ejemplo de comando:
vllm serve LordNeel/DeepSeek-V4-Flash-Acti-MTP-W4A16-FP8 \
--tensor-parallel-size 2 --kv-cache-dtype fp8 --block-size 256 \
--max-model-len 524288 --max-num-seqs 2 \
--gpu-memory-utilization 0.93 \
--tokenizer-mode deepseek_v4 \
--tool-call-parser deepseek_v4 --enable-auto-tool-choice \
--reasoning-parser deepseek_v4 \
--trust-remote-code \
--disable-custom-all-reduce \
--speculative-config '{"method":"mtp","num_speculative_tokens":1}' \
--host 0.0.0.0 --port 8000El modelo también incluye un manual AGENTS.md para configurarlo mediante agentes de codificación de IA (Claude/Codex/Cursor).
📖 Leer la fuente completa: r/LocalLLaMA
👀 Ver también

Optimización de Qwen 3.6 27B/35B en RTX 3090: Flags, Cuantización y Enrutamiento Automático
Un usuario comparte sus banderas de llama-server para los modelos Qwen 3.6 27B y 35B GGUF en una RTX 3090 (24GB), reportando velocidades lentas para el 35B y salida de código poco fiable del 27B. La publicación pregunta por mejor cuantización, ajuste de banderas y cambio automático de modelos.

Consejos Prácticos de OpenClaw: Comenzar Pequeño, Evitar Errores Comunes
Un desarrollador comparte lecciones de construir un rastreador de salud personal con OpenClaw, enfatizando un alcance limitado, flujos de trabajo deterministas y apegarse a un solo LLM. La publicación incluye observaciones específicas del modelo comparando ChatGPT y Gemini.

Cuatro Errores Comunes de Configuración que Hacen que la Gente Abandone OpenClaw
Un usuario de Reddit informa haber visto a más de 50 personas abandonar OpenClaw debido a cuatro problemas específicos de configuración: archivos SOUL.md faltantes, costos excesivos de API por usar el modelo Opus para todo, instalar demasiadas habilidades a la vez y crear múltiples agentes antes de que el primero funcione correctamente.

Errores comunes de instalación de OpenClaw y cómo solucionarlos
Una publicación de Reddit consolida soluciones para varios problemas comunes de instalación de OpenClaw, incluyendo configuración de PATH, errores de permisos, requisitos de versión de Node.js, problemas de TTY y problemas de estado de complementos.