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DeepSeek-V4-Flash-DSpark-v026-SM121

r0b0tlab

这是一个第三方提供的可复现性与容器化方案,用于在双 NVIDIA GB10(DGX Spark)系统上通过 vLLM 0.26.0+dspark.sm121.2 运行 DeepSeek-V4-Flash-DSpark,并附有基准测试证据与启动配置。

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Fork 数

0

开放 Issue

0

开源协议

MIT

最近更新

2026-07-30

AI 仓库情报摘要
FR-AI / ANALYSIS

为什么值得关注

它针对 DGX Spark 的 SM121 架构打包了特定的优化 vLLM 构建,并给出实测吞吐结果和完整证据链,适合需要在双 GB10 硬件上可复现地高效部署该模型的用户。

适合谁使用

  • 在 NVIDIA DGX Spark/GB10 上部署 DeepSeek 模型的开发者
  • 需要 SM121 专用 vLLM 容器镜像的用户
  • 评估优化 MoE/MLA 服务的 ML 基础设施工程师
  • 关注 vLLM 构建对比与可复现性的研究人员

典型使用场景

  • 在双 GB10 硬件上复现报告的 c1/c16 吞吐基准
  • 使用提供的容器和配置文件启动 DeepSeek-V4-Flash-DSpark 服务
  • 使用长上下文或生产解码配置进行部署
  • 查看原始基准输出和密封证据以进行验证

项目优势

  • 有明确性能数据:c1 解码中位数 80.58 tok/s,c16 聚合 402.0 tok/s
  • 包含原始基准测试输出、脚本、配置文件和密封的指标 JSON
  • 提供固定 vLLM 版本和运行时身份的容器镜像
  • 覆盖长请求正确性和交错并发结果

使用前须知

  • 非 DeepSeek/vLLM 官方发布,且不重新分发模型权重
  • 结果仅针对特定双 GB10 软件组合,不保证其他硬件或版本
  • GSM8K 仅为 50 样本的冒烟测试,不是完整评估

README 快速开始

DeepSeek-V4-Flash-DSpark · vLLM 0.26 SM121 (r0b0tlab)

Full reproducibility package + optimized container for dual NVIDIA GB10 (DGX Spark / SM121) serving of DeepSeek-V4-Flash-DSpark on vLLM 0.26.0+dspark.sm121.2.

Maintained by r0b0tlab.
Not an official DeepSeek or vLLM release. Model weights are not redistributed.

Headline results

MetricResultPrior floor
Dedicated c1 decode median (2048 tok × 5)80.58 tok/s77.76 (v0.25 K6)
Static c16 aggregate best-of-2402.0 tok/s342.70 (v0.25)
Exact ~300K long requestQUALIFIED
Staggered c1616/16
GSM8K smoke N=5050/50smoke only

Quick links

ArtifactPath
HTML reportdocs/report.html
Claimsdocs/CLAIMS.md
Reproducibilitydocs/REPRODUCIBILITY.md
Container pullCONTAINER.md
Metrics JSONevidence/publication-summary.json
Thin-image reciperecipe/
Launch scriptsscripts/
Profilesprofiles/
Benchmarksbenchmarks/

Container

docker pull ghcr.io/r0b0tlab/deepseek-v4-flash-dspark-v026-sm121:v0.26.0-sm121-optimized
# digest sha256:269a1c6ac581f4fb2fe13110d2468159c3ca65c07ffb09b4080549673f625841
  • Local build ID: sha256:f904b9445aa407420b26f70ee5c2075c7d04ef0fdd38a728b20985ee331303a6
  • Details: CONTAINER.md

Runtime identity

vllm              0.26.0+dspark.sm121.2
kv_cache_dtype    nvfp4_ds_mla
moe_backend       flashinfer_b12x
mtp               dspark K=6
max_model_len     327680
model_revision    913f0657a874f76844e2e91cbe706dbcaceeb6d7
upstream_vllm     568afb3a13806beb53bb2e6bd518269357b237c0

Profiles (do not mix rows)

  1. Production decodemax_num_seqs=16, max_num_batched_tokens=16384, K=6
  2. C1 long-contextmax_num_seqs=1, max_num_batched_tokens=8192, K=6

Benchmark results

Raw harness outputs live under evidence/benchmarks/ (c1 decode JSON/logs, concurrent ladder, staggered c16, correctness, GSM8K smoke).

What's included for reproducibility

  • Knownfix thin-image Dock

项目描述

DeepSeek-V4-Flash-DSpark optimized vLLM 0.26.0 SM121 dual-GB10 evidence (NVFP4 KV, B12X, DSpark K6)

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