# 真的有人在 1–3 bpw 以下使用 deepseekv4.1f 吗？ - 原标题：Is anyone actually using deepseekv4.1f at sub 1-3 bpw? - 类型：帖子 - 来源：Reddit - 发布时间：2026-10-28 - 首次精选：2026-10-29 09:33 - 分级：值得看 - 学习层级：进阶 - 主题：[model-quantization]()（第 8 位）、[local-model-deployment]()（第 19 位） - 原文链接：[https://reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xhndoi/is\_anyone\_actually\_using\_deepseekv41f\_at\_sub\_13]() - 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_2e291539cafe]() ## 摘要 r/LocalLLaMA 社区帖子，发帖人看到很多关于在低价硬件上以低 bpw 运行 deepseekv4.1 1017 且速度尚可的帖子，想做一次实际使用情况的核实：除了当作新奇玩意，是否真有人在低比特量化下用它做事。他回顾此前用 v4-0731 的 Q2 经验，认为相比完整的 Q8 差距明显，而那个 Q8 本身已等于约 90% 的 QAT 后 Q4，再降两个 bpw 后表现不佳。他征询使用 1–3 bpw v4.1-1017 的人分享体验，最好与 3.8FN 更高量化版本作对比。适合在有限硬件上运行低比特量化大模型、比较不同量化方案实际可用性的人阅读。 ## 原帖 > The last time I tried deepseek at sub q4 was v4-0731's Q2, and that thing was very much a shadow of it's full weight Q8 self. — Plastic-Stress-6468 · 2026-10-28 · [原帖]() ## 中文大意 发帖人看到不少帖子称在消费级/平价硬件上以 1-3 bpw 的低比特量化跑 deepseekv4.1-1017 引擎，速度还算可用，想确认是否真有人在实际使用，而不只是当新奇玩具。他回忆自己上次在 q4 以下跑 deepseek 是 v4-0731 的 Q2，明显不如全权重（Q8）版本，而 Q8 本身又基本是 QAT 过的 Q4，所以他对再降两个 bpw 持怀疑。他征求 1-3 bpw 版本的真实使用体验，最好能与其他模型（如更高量化的 3.8FN）对比。适合关注本地大模型低比特量化部署的人阅读。 ## 讨论区核心观点 依据 32 条评论。 - 确实有人在用：多位回复者在双 DGX Spark 上跑 2.9 bpw（也有 2.8 bpw）配方，称首次有“在家跑真前沿模型”的感觉，认为优于全权重 V4/V4-0731，日常写代码、对话可用，母语输出也没有崩。（[出处]()） - 2.9 bpw 被视为甜点区，再低在长上下文上开始丢线索；也有 3.1 bpw（MLX oQ2.5e，含 n-gram 表平均约 3.9 bpw）仍表现可用。选 bpw 还受可用上下文与显存限制。（[出处]()） - 有人报告 IQ2\_XS 这类更低量化的解码速度只有约 14 tg/s、prefill 很难看，实测工具调用可行但整体太慢，没动力继续测。（[出处]()） - 有人只把这类量化用于通用知识、闲聊和内容写作，工具调用与编码则不用。（[出处]()） - 对低量化版本的批评集中在“急于行动”、自作主张、不承认信息缺失以及思考/实现不够彻底的传闻上；有使用者称 4.1 已改善这一问题。（[出处]()） - 与 GLM 5.3 Flash 等替代品对比时，有人认为 DS 在德语等非英语写作上更好，编码两者都不错；也有人质疑评论者是否真用过模型，而非凭猜测评价量化性能。（[出处]()） --- 来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）