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antirez--ds4/README.md
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2026-07-13 10:11:56 +00:00

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Raw Blame History

Note

本文档由 WeHub 基于上游 README 翻译整理，属于社区翻译，非官方中文文档。
English · 原始项目 · 上游 README
原作者、版权与许可证归属以原始项目及本仓库 LICENSE 文件为准。

DwarfStar

DwarfStar 是一款小型原生推理引擎，优先针对 DeepSeek V4 Flash 优化，并在超高内存机器上支持 DeepSeek V4 PRO。它的定位刻意收窄：不是通用的 GGUF 运行器，也不是对另一套运行时的封装——完全自包含。除正确、快速地运行模型外，项目目标还包括提供 DeepSeek 专属的加载、提示词渲染、工具调用、KV 状态处理（内存与磁盘）、服务端 API 以及集成的编程智能体，开箱即可与编程智能体或自带的 CLI 界面配合使用。此外还提供 GGUF 与 imatrix 生成工具，以及质量与速度测试工具。

我们支持以下后端：

  • Metal 是主要目标平台。从配备 96GB RAM 的 MacBook 起步（或更少内存时通过 SSD 流式加载）。
  • NVIDIA CUDA / DGX Spark，CUDA 对 DGX Spark 做了特别优化。
  • Strix Halo (ROCm)，如 Framework Desktop 及采用相同 GPU 与统一内存设计的其他系统。

没有 llama.cpp 与 GGML，本项目就不会存在；请务必阅读致谢章节，衷心感谢 Georgi Gerganov 及所有其他贡献者。

请注意，DeepSeek v4 并非我们唯一的目标。目前 Flash 与 PRO 因能力、体量与 KV cache 效率而最为契合。若日后有更适合 128GB 档位的更优开放权重模型发布，我们可能会切换；其他重要内存档位（如 512GB RAM）同理。项目严格随当下可用的开放权重模型而调整，机会主义取向明显。若支持新模型，旧模型可能被完全移除且不再维护，除非二者能力存在某种重叠。

动机

  • 终于出现了能力很强的开放权重模型。DeepSeek v4 Flash 已接近前沿水准，PRO 更强。二者对 2 bit 量化都表现出很好的鲁棒性。
  • MacBook、DGX Spark 等高性能计算机现已普及。
  • DeepSeek v4 的 KV cache 设计使运行超长上下文变得切实可行；其他厂商也在采用类似思路。
  • 这类数千亿参数规模的模型，严格优于更小（即便为稠密）的模型，与基准测试结论无关。

话虽如此，关于本项目还有几点重要说明：

  • 本地推理领域已有许多优秀项目，但新模型持续发布，注意力立刻被下一个待实现的模型吸走。本项目刻意押注窄路线：一次只聚焦一个模型、官方向量校验（logits 与官方实现一致）、长上下文测试，以及足以判断“是否真正可用”的智能体集成。具体模型会随生态演变而更换，但约束不变：在高端个人机或 Mac Studio 上实现可信的本地推理，起步内存为 96/128GB。
  • 本软件在 GPT 5.5 强力辅助下开发，由人类主导思路、测试与调试。我们公开说明这一点，因为它塑造了项目的构建方式。若您不接受 AI 参与开发的代码，本软件不适合您。下文致谢同样重要：没有 llama.cpp 与 GGML，本项目不会存在，其中大量代码为手写。
  • 本实现基于一个观点：像 DeepSeek v4 这类压缩 KV cache，加上现代 MacBook 的高速 SSD，应改变“KV cache 只属于 RAM”的固有认知。KV cache 实际上是磁盘上的一等公民。高速 SSD 也从“模型必须装进 RAM”的角度改变了推理格局：更多 RAM 仍优于模型体积固然理想，但 SSD 流式加载能把可用 RAM 从硬性门槛（能否跑起该模型？）变为连续的速度谱系。
  • 我们的愿景是：本地推理应由三件事开箱即用、协同良好：A) 带 HTTP API 的推理引擎 + B) 针对特定引擎与假设精心打造的 GGUF + C) 借助编程智能体实现进行测试与校验 + D) 面向特定模型与运行环境的专用智能体。DwarfStar 仅使用本项目提供的 GGUF 文件运行，并在不同上下文长度下与官方 logits 对比测试。本项目存在，是因为我们希望让一款本地模型在端到端体验上“完成度”十足，而不仅是“能跑”。不过代码尚属 beta 质量，恐怕尚未完全达到，尤其近期我们引入了分布式推理、SSD 流式加载等大型新特性及其他若干改进。
  • 优化图路径面向 macOS 上的 Metal 与 Linux 上的 CUDA。CPU 路径仅用于正确性检查与模型/分词器诊断。纯 CPU 的 Linux 构建请使用 make cpu；它会构建常规的 ./ds4 与 ./ds4-server 二进制，不含 CUDA 或 Metal。在 macOS 上，警告：当前 macOS 版本的虚拟内存实现存在缺陷，运行 CPU 代码会导致内核崩溃。还记得吗？软件真糟。无法修复 CPU 推理以避免崩溃——每次都得重启电脑，并不好笑。若您有勇气，请帮我们。

对 llama.cpp 与 GGML 的致谢

ds4.c 并不链接 GGML，但得益于 llama.cpp 项目开辟的道路，以及其中开发的内核、量化格式、GGUF 生态与来之不易的工程经验才得以存在。 我们感谢并亏欠 llama.cpp ) 及其贡献者。他们在实现、内核、测试与设计选择上的工作，是构建这条 DeepSeek V4 专用推理路径时的重要参考。部分源码级片段在本项目中保留或改编，遵循 MIT 许可证：GGUF 量化布局与表、CPU 量化/点积逻辑，以及部分内核。因此，且出于真诚的感激，我们在 LICENSE 文件中保留 GGML 作者的版权声明。

状态

代码与 GGUF 文件应视为 beta 质量：推理与模型服务本身很复杂，而这一切问世仅数日。达到更稳定形态尚需数月。不过我们尽力保持项目可用，并在持续进步。若遇到问题，请使用 --trace 记录会话，并在提 issue 时附上完整 trace。

ds4-agent 为 alpha 质量，是项目后期加入的。

更多文档

若您在查找非常具体的内容，可参阅其他子 README 文件。一般使用请继续阅读下文各节。

模型权重

本实现仅适用于本项目发布的 DeepSeek V4 Flash 与 PRO GGUF。它不是通用 GGUF 加载器；任意 DeepSeek/GGUF 文件未必具备引擎所期望的张量布局、量化组合、元数据或可选 MTP 状态。此处提供的 2 bit 量化并非儿戏：表现良好，可在编程智能体下工作，并能可靠地调用工具。2 bit 量化采用高度非对称策略：仅对 routed MoE 专家量化，up/gate 为 IQ2_XXS，down 为 Q2_K。它们占模型空间的主体；其余组件（共享专家、投影、路由）保持原样，以保证质量。

下载一个主模型。优先选择 imatrix 版本。

./download_model.sh q2-imatrix   # 96/128 GB RAM machines, imatrix-tuned q2
./download_model.sh q2-q4-imatrix  # 96/128 GB RAM machines, q2 with last 6 layers q4
./download_model.sh q4-imatrix   # >= 256 GB RAM machines, imatrix-tuned q4
./download_model.sh pro-q2-imatrix  # 512 GB RAM machines, PRO q2 imatrix quant

若要完整运行分布式 PRO Q4，请在每台机器上下载一半：

./download_model.sh pro-q4-layers00-30      # first half of PRO Q4 split
./download_model.sh pro-q4-layers31-output  # second half of PRO Q4 split

该脚本从 https://huggingface.co/antirez/deepseek-v4-gguf 下载， 将文件存储在 ./gguf/ 下，使用 curl -C - 恢复部分下载，并 更新 ./ds4flash.gguf 以指向所选主模型。 pro-q4-layers00-30、pro-q4-layers31-output 和 pro-q4-split 目标 会下载分布式 PRO Q4 分片，且不会更新 ./ds4flash.gguf。 公开下载无需认证，但在可用时会使用 --token TOKEN、 HF_TOKEN 或本地 Hugging Face token 缓存。

若要重新生成 GGUF 文件或收集新的 imatrix，请参阅 gguf-tools/README.md。这些工具用于离线 模型构建工作，在完整 DeepSeek V4 Flash 权重上可能耗时很长。本地工具支持 Flash GGUF 生成。PRO GGUF 制作目前仍依赖基于 llama.cpp 的外部工作流； 后续可添加原生工具支持。

./download_model.sh mtp 会拉取 Flash 可选的推测解码（speculative decoding）支持 GGUF。可与 q2-imatrix、q2-q4-imatrix 和 q4-imatrix 搭配使用， 但必须通过 --mtp 显式启用。当前的 MTP/推测 解码路径仍处于实验阶段：需通过正确性门控，且目前 最多只能带来轻微加速，无法显著提升生成速度。

然后构建：

make                  # macOS Metal
make cuda-spark       # Linux CUDA, DGX Spark / GB10
make cuda-generic     # Linux CUDA, other local CUDA GPUs
make cpu              # CPU-only diagnostics build

./ds4flash.gguf 是两个二进制文件使用的默认模型路径。传入 -m 以 从 ./gguf/ 中选择另一个受支持的 GGUF。运行 ./ds4 --help 和 ./ds4-server --help 可查看完整参数列表。

速度

以下为单次运行的 Metal CLI 数据，使用 --ctx 32768、--nothink、贪婪 解码和 -n 256。短提示词为普通的小型意大利语故事 提示词。长提示词用于测试分块预填充（chunked prefill）加长上下文解码。 Q4 需要更大内存的机器档次，因此 M3 Max 的 Q4 数据为 N/A。

机器 量化 提示词 预填充 生成
MacBook Pro M3 Max, 128 GB q2 short 58.52 t/s 26.68 t/s
MacBook Pro M3 Max, 128 GB q2 11709 tokens 250.11 t/s 21.47 t/s
MacBook Pro M3 Max, 128 GB q4 short N/A N/A
MacBook Pro M3 Max, 128 GB q4 long N/A N/A
MacBook Pro M5 Max, 128 GB q2 short 87.25 t/s 34.27 t/s
MacBook Pro M5 Max, 128 GB q2 11707 tokens 463.44 t/s 25.90 t/s
Mac Studio M3 Ultra, 512 GB q2 short 84.43 t/s 36.86 t/s
Mac Studio M3 Ultra, 512 GB q2 11709 tokens 468.03 t/s 27.39 t/s
Mac Studio M3 Ultra, 512 GB q4 short 78.95 t/s 35.50 t/s
Mac Studio M3 Ultra, 512 GB q4 12018 tokens 448.82 t/s 26.62 t/s
Mac Studio M3 Ultra, 512 GB PRO q2 32768 tokens 138.82 t/s 9.56 t/s
DGX Spark GB10, 128 GB q2 7047 tokens 343.81 t/s 13.75 t/s

M3 Max t/s PRO model M3 Ultra t/s

运行超出 RAM 容量的模型

常规 Metal 路径会尝试将模型常驻于 GPU 可寻址 内存中。这是最快的路径，在模型 能装入时应作为默认选择。若无法装入，DwarfStar 还提供仅 Metal 的 SSD 流式传输（SSD streaming） 容量模式。在此模式下，非路由（non-routed）模型权重保持常驻，而 路由 MoE 专家保存在内存缓存中，缓存未命中时从 GGUF 文件 加载。

流式传输不如将完整模型装入 RAM 快。它仍需要内存 用于非路由权重、KV cache、图临时缓冲区、激活值以及路由 专家缓存。之所以有用，是因为路由专家占模型体积的主体，而现代 Mac SSD 足够快，使缓存未命中尚可接受。长预填充仍可 很快；生成对缓存未命中更敏感，因为每个新 token 都会再次经过专家路由。

先从自动缓存预算开始：

./ds4 -m ./ds4flash.gguf --ssd-streaming

若启动时报告专家缓存过大，或你想为上下文 预留更多内存，请显式设置路由专家缓存：

./ds4 -m ./ds4flash.gguf --ssd-streaming --ssd-streaming-cache-experts 32GB

32GB 值是完整路由专家的内存预算，而非通用 字节缓存。DwarfStar 会将其换算为当前 GGUF 可容纳的完整专家数量。非路由权重、KV cache、图临时缓冲区和激活值需要 额外内存。只有自动缓存预算会替你完成扣减： 它取 Metal 推荐工作集的 80%，减去非路由权重， 余量用于路由专家。日常使用请保持热专家预加载开启；仅将 --ssd-streaming-cold 和 --ssd-streaming-preload-experts N 用于测量。

SSD 流式传输实用示例

在 64GB MacBook 上，从 2-bit Flash GGUF 和适中的专家缓存开始：

./download_model.sh q2-imatrix

./ds4 \
  -m ./ds4flash.gguf \
  --ssd-streaming \
  --ssd-streaming-cache-experts 32GB \
  --ctx 32768 \
  --nothink

在 128GB MacBook 上，PRO q2 流式传输处于实验阶段，但若接受较慢的生成速度，仍可用于检视 和偶尔使用。从 --nothink 开始：

./download_model.sh pro-q2-imatrix

./ds4 \
  -m gguf/DeepSeek-V4-Pro-IQ2XXS-w2Q2K-AProjQ8-SExpQ8-OutQ8-Instruct-imatrix.gguf \
  --ssd-streaming \
  --ctx 32768 \
  --nothink

在一台 128GB RAM 的 M5 Max 上，简短的 PRO q2 流式解码基准测试表明 自动预算最佳：它选定了约 59GB 的路由专家缓存。 在该机器上，手动设置的 64GB 至 75GB 缓存与之接近。较大的显式 NGB 请求会在推理前被上限封顶，以确保专家缓冲区保持 可锁定状态，而非落入 macOS 分页。若系统承受额外 内存压力且 mlock 仍失败，ds4 会拒绝安装可分页的 专家缓存条目，并释放锁定缓存余量后再以 实测的可锁定缓存大小继续运行。优先使用自动预算；若在此类机器上手动设置 缓存，可从约 48GB 至 64GB 起步，然后 仅在启动日志报告可锁定缓存时再逐步增大。机器稳定后，以保守的生成上限重新启用 thinking：

./ds4 \
  -m gguf/DeepSeek-V4-Pro-IQ2XXS-w2Q2K-AProjQ8-SExpQ8-OutQ8-Instruct-imatrix.gguf \
  --ssd-streaming \
  --ctx 32768 \
  --think \
  --tokens 1500

启动日志中关键的是缓存报告。从保守设置开始，若机器 仍有余量再增大缓存。

分布式推理

分布式推理让 DwarfStar 在单台机器装不下的模型上运行，方法是 将 transformer 层拆分到多台机器上。主要示例是 跨两台 128 GB MacBook 运行完整 4-bit Flash 量化：每个进程仅映射 自己的层切片，激活值通过 TCP 传输，协调器保持常规 CLI/API 行为。

分布式推理还可加速预填充，方法是 同时使用多台 GPU，在不同层处理不同微批次（micro-batch）， 如同流水线作业。仅预填充可借此加速。 生成纯属自回归：每个 token 必须沿 整条路由完成后，下一个 token 才能开始。模型计算量与单 进程相同，还要加上协调延迟，因此分布式生成更慢。

要建立初步心智模型，以下是高层概念：

  1. 你会在每台机器上都放置 GGUF，但每台机器只加载其中一部分。--layers 控制映射哪些张量，因此带有 --layers 20:output 的 worker 不会加载较早的层。
  2. 层范围是闭区间：10:20 表示第 10、11、…、20 层。N:output 表示从第 N 层到最后一层，外加输出头（output head）。
  3. 你将其中一台机器指定为 coordinator 角色，其余机器指定为 workers 角色。Worker 会连接到 coordinator，并告知自己已就绪以及能够处理哪些层。
  4. 每个 worker 保留其 KV cache 切片。
  5. 通信是 worker 到 worker 的，无需通过 coordinator 中继；因此若你的 coordinator 是 A，当你发起请求时，激活值会沿 A -> B -> C -> back to A 流动。

工作原理与配置方式

预填充（prefill）路径采用流水线（pipeline）方式（这也是它比单机更快的原因）。 对于长提示词，coordinator 可以在 worker 处理第 N 个分块（chunk）的切片时， 对其第 N+1 个分块运行自己的切片。下方分布式数据是在两台通过 Thunderbolt 5 连接的 M5 Max 128 GB MacBook 上测得的，使用 Q4 Flash GGUF 和默认的 4096-token 分布式预填充分块。单机列是参考运行，使用 Q2 GGUF 在单机上运行，因此实际上会稍快一些， 因为路由的 MoE 更小。

Prompt Single-process reference Two MacBooks Speedup
9421 tokens 421.70 t/s 582.22 t/s 1.38x
28684 tokens 405.30 t/s 674.16 t/s 1.66x
63819 tokens 353.62 t/s 654.79 t/s 1.85x

生成（generation）则不同。它严格是自回归（autoregressive）的：在 token N 产生 logits 且采样选出下一个 token 之前，token N+1 无法开始。 这意味着分布式生成无法使用长预填充流水线。每个生成的 token 至少付出一次跨机器激活值跳转的代价， 因此生成速度会慢于单进程本地运行。在同一套双 Mac Thunderbolt 配置下，使用 91 GB Flash 量化的 12k 上下文对照运行， 单进程从 30.59 t/s 降至分布式 24.67 t/s，损失 19.4%。因此分布式推理主要用于 容纳更大模型并加速长预填充，而非加快解码（decode）。

在两台 Mac Studio 上运行完整 DeepSeek V4 PRO Q4

完整尺寸的 PRO Q4 GGUF 可跨两台 512 GB Mac Studio M3 Ultra 机器运行：将 coordinator 配置为层 0:30，worker 配置为 31:output。使用拆分后的 GGUF 文件，使每侧只映射其所需的张量：

# Coordinator machine.
./download_model.sh pro-q4-layers00-30

# Worker machine.
./download_model.sh pro-q4-layers31-output

两个文件为：

gguf/DeepSeek-V4-Pro-Q4K-Layers00-30.gguf
gguf/DeepSeek-V4-Pro-Q4K-Layers-31-output.gguf

这是一个容量用例：每个进程只映射模型自身的一半， 而 worker 拥有输出头并返回 logits。

当前 PRO Q4 Metal 路径对大型路由专家使用队列驻留的精确专家表（exact expert tables）。 这避免了宽泛的多 GiB 路由张量绑定，后者曾使早期分布式 PRO Q4 尝试要么运行极慢， 要么触及 Metal 内存核算限制。在直接 192.168.0.182 / 192.168.0.183 链路上的简短贪心冒烟测试中，模型生成了连贯文本， 启动后测得 11.47 t/s 的生成速度。逐 token 遥测较为均衡： 本地层约 39–43 ms，远程层约 44–49 ms，总 token 时间约 84–92 ms。 预计启动会较慢，因为每侧需要映射并使其那一半模型驻留。长上下文 PRO Q4 预填充与解码 性能仍需单独基准测试。

上述测量使用 Thunderbolt 5 线缆。实现采用普通 TCP，在较慢链路上也能工作，包括 WiFi，但强烈建议使用高速以太网或 Thunderbolt 网络。慢链路主要损害 生成延迟和短预填充；当层划分均衡时，长预填充仍可能受益。在正常性能路径下，最后一个 worker 拥有输出头并直接返回 logits。

最小双主机配置：

# Machine A: coordinator, owns tokenization, sampling, the prompt, and layers 0..30.
./ds4 \
  -m gguf/DeepSeek-V4-Pro-Q4K-Layers00-30.gguf \
  --role coordinator \
  --layers 0:30 \
  --listen 169.254.43.68 1234

# Machine B: worker, connects to A and owns layers 31..output.
./ds4 \
  -m gguf/DeepSeek-V4-Pro-Q4K-Layers-31-output.gguf \
  --role worker \
  --layers 31:output \
  --coordinator 169.254.43.68 1234

通常最终 worker 也应拥有输出头，例如 --layers 20:output。这可避免在预填充后返回完整的最终隐藏状态批次（hidden-state batch）， 并让最终 worker 直接产生 logits。在极慢或按量计费（metered）的链路上，也支持 --layers 20:42：coordinator 将 加载输出头并在本地计算 logits，以额外的 coordinator 工作换取更小的逐 token 回复。

网络链路对比

下表展示相同的两台 M5 Max 主机、相同的 91 GB Flash 量化、 coordinator --layers 0:19、worker --layers 20:output、来自 speed-bench/promessi_sposi.txt 的 8192-token 提示词， 以及 128 个生成 token。WiFi 和 Internet 数值会随本地条件变化，但形态才是关键： 高延迟会直接损害生成，而较低带宽也会拉低长预填充速度。

Link Addresses Ping avg Prefill Generation
Thunderbolt 5 169.254.43.68 -> 169.254.12.245 0.45 ms 582.99 t/s 25.09 t/s
WiFi 192.168.1.57 -> 192.168.1.95 77.20 ms 250.70 t/s 10.70 t/s
Internet / VPN 10.77.0.4 -> 10.77.0.3 152.10 ms 114.88 t/s 3.63 t/s

Internet/VPN 场景并非旨在提供良好的交互体验。它 仍可用于集体测试：多人可临时组合 机器以运行任何单主机都无法容纳的更大模型，接受 缓慢的解码以换取至少能够检视该模型。

请像正常使用 ./ds4 一样使用 coordinator：交互式聊天、/read， 以及普通生成均通过相同的高层会话 API。相同的 分布式选项也已接入 ds4-agent、ds4-eval 和 ds4-bench。进行基准测试时，worker 应已在运行；ds4-bench 会等待直到完整路由可用。

有用的调优与诊断：

./ds4-bench \
  -m gguf/DeepSeek-V4-Flash-Q4KExperts-F16HC-F16Compressor-F16Indexer-Q8Attn-Q8Shared-Q8Out-chat-v2.gguf \
  --prompt-file speed-bench/promessi_sposi.txt \
  --ctx-start 32768 \
  --ctx-max 65536 \
  --step-incr 32768 \
  --gen-tokens 0 \
  --role coordinator \
  --layers 0:19 \
  --listen 169.254.43.68 1234 \
  --debug

在 coordinator 上设置 --debug 会打印路由形成与逐跳遥测： 层范围、token 跨度、本地评估时间、下游等待时间、套接字 发送时间，以及输入/输出字节数。这是当前用于 判断划分是否均衡的分析工具。--dist-prefill-window N 控制 端到端可同时在飞的预填充分块数量；默认较为保守 且有界。--dist-prefill-chunk N 用于实验，但默认的 4096-token 分块是规范设置，除非你明确在验证不同分块大小，否则应使用它。

默认情况下，DwarfStar 以 32 位浮点数发送隐藏状态激活值。为减少 流量，可在 coordinator 上传入 --dist-activation-bits 16 或 --dist-activation-bits 8。 这仅改变机器间的传输格式，不改变 模型权重或 KV cache。16 位传输可将激活值流量减半，是在以太网或 WiFi 上应首先尝试的选项。8 位传输更为激进， 除非已针对你的用例验证输出，否则应视为近似/实验模式。然而实验表明缩小激活值 尺寸并未带来显著改善，因此该选项未来可能会被移除。

若有 worker 断开连接，coordinator 会将该 worker 从当前活跃路由中移除。已在途中的请求可能会失败，后续调用会报告路由不完整，直到有兼容的 worker 重新连接并发送新的注册信息。对于实时会话，coordinator 会保留 token 历史，并在路由再次可用时通过重放前缀来重建 worker 的 KV 状态。Worker 还会在每个工作项上校验滚动的 64 位 token 前缀哈希（token-prefix hash），因此位于 position 0 的重启 worker 无法静默接受 position N 的工作；它会报告不匹配，coordinator 会重放当前 transcript。CLI 和 agent 中的 Ctrl+C 是协作式退出：DwarfStar 会等待当前分布式 token 或 prefill 块排空后再交还控制权，从而避免由 coordinator 导致的 KV 分裂。已保存的 agent/server 会话与单机会话使用相同的 KV 文件格式：保存时 coordinator 获取 worker 拥有的 layer 张量并序列化为一个常规 payload；加载时将该 payload 拆分分发到当前已注册的路由上。

分布式协议概览

在协议层面有两种连接。Worker 与 coordinator 保持一条控制用 TCP 连接，并发送携带 model ID、model family、quant profile、layer slice、context 容量和 data port 的 HELLO。Coordinator 用这些注册信息构建覆盖所有 layer 的路由。随后工作通过低延迟 TCP 数据连接传输：coordinator 计算第一个 slice，发送包含 session ID、token position、span 前后滚动 token 前缀哈希、路由信息和 hidden-state payload 的 WORK 帧，各 worker 计算自己的 slice。中间 worker 可直接转发给下一个 worker。最终 worker 将 logits 返回 coordinator，或对非最终的 prefill 块返回 ACK，以保持 prefill 流水线满载。RESULT 帧会回显 request ID 和 span 后的哈希。Worker 状态错误与 socket 故障的处理方式不同：KV/哈希不匹配可通过在同一路由上重放 token 历史恢复，而传输故障会丢弃该路由并等待替换 worker。对于持久化 KV，coordinator 打开 worker 数据连接，为每个 worker 拥有的 layer 范围发送快照保存/加载消息；磁盘 payload 仍是一个 agent/server 缓存文件。该协议尚无加密或认证，且尚未达到发布级稳定性；coordinator 与 worker 应从同一 commit 构建，并仅在可信机器与可信网络上使用。

降低发热、功耗与风扇噪声

长时间本地推理会让 GPU 长时间满载。若你更关心发热、风扇噪声、MacBook 续航，或降低硬件热应力，而非追求最大吞吐量，请使用 --power N。

--power 100 为默认值，表示全速运行。更低的数值会让 DwarfStar 将 GPU 使用率目标设为该百分比：--power 70 约 70%，--power 50 约一半，以此类推。DwarfStar 通过测量 GPU 工作时间并在工作单元之间插入短暂休眠来实现：prefill 时在 layer 之间休眠，generation 时在解码 token 之间休眠。这样可降低持续负载，且不会改变模型输出。

该选项适用于 CLI、server、agent、eval 和 benchmark 工具，例如：

./ds4 --power 50
./ds4-agent --power 70
./ds4-server --power 40 --ctx 100000

原生 agent

DwarfStar 提供原生编程 agent，工作方式与多数系统不同：推理由 agent 内部直接控制，无 socket/API 边界，会话由磁盘上的 KV cache 本身表示。此外，tools 与 system prompt 均针对 DeepSeek v4 Flash 和 PRO 垂直设计。这带来若干优势：

  • 低延迟体验，主要受 prefill 速度限制。生成文本显示、tool 调用、新会话启动均为即时。
  • prefill 期间有实时进度条。
  • 无需 DSML tool 调用转换，tools 以 LLM 格式原生处理。
  • 按设计不可能出现 KV cache 不匹配，当前状态即为权威真相。
  • 一切针对该模型调优。
  • 可用 /list 和 /switch 切换已保存会话；完整 KV 会话恢复时无需 prefill 阶段。

Agent 会话存储在 ~/.ds4/kvcache。使用 /save 持久化当前会话，/list 按最近更新时间列出已保存会话，/switch <sha> 恢复其中一个。会话 ID 在后续保存中保持稳定，由首次用户 prompt 与创建时间派生。/del <sha> 删除已保存会话。/strip <sha> 保留已渲染的对话文本与标题，但移除沉重的 KV payload；切换到精简会话时，通过对已保存文本进行 prefill 重建 KV cache。

从其他目录启动 ds4-agent 时，请使用 --chdir /path/to/ds4，以便 metal/*.metal 等相对运行时文件从项目目录解析。

不过系统虽已可用，要达到生产就绪仍需大量工作。当 agent 最终达到预期形态时，我们可能会拆分 server 与 client，建立有状态、基于会话的协议，以 client-server 方式复现上述能力。

基准测试

ds4-bench 在 context 边界处测量瞬时 prefill 与 generation 吞吐量，而非报告整次运行的平均值。它一次性加载模型，沿固定 token 序列推进至 2048、4096、6144 等边界，并使用增量 prefill，使每一行仅测量新增 token 区间。每个边界后，它将实时 KV 状态保存到内存，生成固定贪心非 EOS 探测，恢复内存快照，然后继续 prefill。

./ds4-bench \
  -m ds4flash.gguf \
  --prompt-file speed-bench/promessi_sposi.txt \
  --ctx-start 2048 \
  --ctx-max 65536 \
  --step-incr 2048 \
  --gen-tokens 128

示例文件是经清理的公有领域 Project Gutenberg 文本，内容为 Alessandro Manzoni 的 I Promessi Sposi（电子书 #45334），已移除 Gutenberg 页眉页脚：https://www.gutenberg.org/ebooks/45334。

使用 --step-incr N 设置不同线性间隔，或使用 --step-mul F 进行指数扫描。输出为 CSV，每个边界一行：最近 prefill 区间的 tokens/sec、该边界处的 generation tokens/sec，以及 kvcache_bytes。

会话默认以 4096 token 块对长 prompt 进行 prefill。设置 DS4_METAL_PREFILL_CHUNK=N 以对比其他块大小，例如 2048 以匹配严格 official-vector checkpoint 路径，或 DS4_METAL_PREFILL_CHUNK=0 在内存允许时将 prompt 作为整批 prefill。更改块大小会改变 KV checkpoint/logit 路径，因此应作为显式运行配置进行对比。分块 Metal prefill 为每个块复用同一支持 range 的 layer-major 图，保留绝对 compressor/indexer 边界，同时避免旧的逐层分块调度路径。

能力评估

ds4-eval 是小型真实模型集成基准测试。它不是排行榜运行器，不应作为官方 GPQA、SuperGPQA、AIME 或安全基准分数上报：题目为内嵌 92 题子集，旨在使本地回归测试实用且便于目视检查。程序加载真实 GGUF，渲染 DeepSeek chat prompt，在分屏 TUI 中流式输出采样 token，评判最终答案，并打印逐题报告，含 prompt token 数、生成 token 数、通过/失败状态、模型答案与正确答案。

./ds4-eval -m ds4flash.gguf --trace /tmp/ds4-eval.txt

默认运行使用 --tokens 16000，启用 thinking mode，并设置 soft/hard </think> 预算截止，以便模型有足够空间生成可见答案。ds4-eval 根据所选最大 prompt 加 generation 预算在内部确定 context 大小，并拒绝需要超过 1M context token 的运行。按 p 暂停，q 退出并打印报告，Up/Down 查看或选择其他题目，Enter 运行下一道所选题目。--plain 可禁用 TUI。

使用 --regrade-trace /path/to/trace.txt 可针对先前的 --trace 文件重放当前的答案提取器与评分器，而无需加载模型或重新生成 token。这在审计评估器变更时很有用：它会显示哪些用例发生了变化、原先选中的答案、新选中的答案，以及通过/失败摘要。

对于可能影响生成漂移（generation drift）的推理变更，请在测试计划中保留这一确定性的 q1..q4 token 数量门控：

./ds4-eval \
  -m ds4flash.gguf \
  --plain \
  --questions 4 \
  --tokens 2048 \
  --temp 0 \
  --seed 1

生成的 token 数量必须与基线保持一致：

Question Expected state Expected generated tokens Expected given/correct
1 PASSED 2048 B / B
2 PASSED 438 C / C
3 PASSED 666 70 / 70
4 FAILED 2048 A / C

前 75 道内嵌题目按 25 道 GPQA Diamond、25 道经审计的 SuperGPQA 和 25 道 AIME 2025 题目交错排列。最后 17 道是经审计的 COMPSEC 子集，为精简后的单函数 C/C++ 漏洞定位题。模型需给出单一最佳源码行；仅当缺陷无法定位到一行时，才返回最小的精确行集合；评分器仅在相邻行对同一缺陷属于等价位置时，才接受小的经审计范围。题目顺序刻意递进：早期题目适合作为冒烟测试，后期题目足够难，强推理模型仍应会漏掉其中一部分。SuperGPQA 切片经过人工筛选而非盲抽：上游数据中键值错误、缺少图示或提示不明确的条目，会替换为更干净的行。

该集合应视为硬性能力回归套件，而非通过/失败的单元测试。

  • GPQA Diamond 提供研究生水平的科学选择题。DeepSeek 的模型卡（model card）报告称在 thinking 模式下于完整 GPQA Diamond 上表现强劲，但个别题目仍需要仔细的物理、化学或生物学推理，且容易因提示/渲染或采样方面的微小回归而失分。
  • SuperGPQA 提供广泛的专业知识与跨领域迁移题。模型卡上的 SuperGPQA 分数远低于 GPQA Diamond，因此这些题目预期表现不均：有些看似平常，另一些则需要小众专业知识，或对翻译风格考试题的精确解读。
  • AIME 2025 提供要求精确答案的竞赛数学题。这些往往是本套件中最不容错的题目：没有多选先验、没有部分得分，一次算术或代数失误就会改变成绩。
  • COMPSEC 提供从公开 CVE 分析报告中精简而来的单函数 C/C++ 安全推理题。这些不是漏洞利用提示：任务是识别引入防御性代码缺陷的最佳源码行，或对安全函数返回 0。

实践中这意味着不应期望 ds4-eval 能跑出完美的 92/92。它旨在回答一个更有用的工程问题：在内核、量化、提示渲染、KV-cache 或工具流式传输变更之后，DeepSeek V4 Flash 是否仍能在与用户相同的推理路径下，解决涵盖硬科学、广博知识、精确数学与安全代码问题的代表性混合集？

CLI

单次提示：

./ds4 -p "Explain Redis streams in one paragraph."

不带 -p 可启动交互式提示：

./ds4
ds4>

交互式 CLI 是真正的多轮对话。它会保留已渲染的聊天记录与实时的 graph KV 检查点，因此每一轮都会延续上一轮对话。实用命令包括 /help、/think、/think-max、/nothink、/ctx N、/read FILE 和 /quit。Ctrl+C 会中断当前生成并返回到 ds4>。

CLI 默认使用 thinking 模式。使用 /nothink 或 --nothink 可直接作答。--mtp MTP.gguf --mtp-draft 2 启用可选的 MTP 推测路径；它仅对贪心解码有用，目前使用置信度门控（--mtp-margin）以避免缓慢的局部接受，应视为实验性的轻微加速路径。

Server

启动本地 OpenAI/Anthropic 兼容服务器：

./ds4-server --ctx 100000 --kv-disk-dir /tmp/ds4-kv --kv-disk-space-mb 8192

从其他目录启动 ds4-server 时，请使用 --chdir /path/to/ds4，以便 metal/*.metal 等相对运行时文件能从项目目录正确解析。

服务器在内存中保留一个可变的 backend/KV 检查点，因此无状态客户端若重新发送同一提示的更长版本，可复用共享前缀，而无需从 token 零开始预填充。

请求解析与套接字在客户端线程中运行，但推理本身通过单个 graph worker 串行化。当前服务器不会将多个独立请求批量处理；并发请求需在单一活跃 graph/会话上依次等待。

支持的端点：

  • GET /v1/models
  • GET /v1/models/deepseek-v4-flash
  • GET /v1/models/deepseek-v4-pro
  • POST /v1/chat/completions
  • POST /v1/responses
  • POST /v1/completions
  • POST /v1/messages

Flash 与 PRO 模型端点是兼容性别名。二者均报告通过 -m 传入的 GGUF 当前加载的模型；端点名称不会选择不同模型。

/v1/chat/completions 接受常见的 OpenAI 风格 messages、max_tokens/max_completion_tokens、temperature、top_p、top_k、min_p、seed、stream、stream_options.include_usage、tools 和 tool_choice。工具 schema 会渲染为 DeepSeek 的 DSML 工具格式，生成的 DSML 工具调用会映射回 OpenAI 工具调用。

/v1/responses 接受 OpenAI Responses 风格的 input、instructions、tools、tool_choice、max_output_tokens、temperature、top_p、stream 和 reasoning。它是 Codex CLI 的首选端点。服务器会尽可能将 Responses 续写绑定到实时状态，并可回退到与 chat completions 相同的 DSML 渲染与 KV 前缀复用。

/v1/messages 是 Claude Code 风格客户端使用的 Anthropic 兼容端点。它接受 system、messages、tools、tool_choice、max_tokens、temperature、top_p、top_k、stream、stop_sequences 以及 thinking 控制项。工具使用以 Anthropic tool_use 块形式返回。

默认采样 API 生成使用 temperature=1、top_p=1 和 min_p=0.05，因此默认过滤器基于相对概率而非 nucleus 质量。在 thinking 模式下，DwarfStar 使用这些固定采样默认值并忽略客户端采样旋钮，与 DeepSeek 固定 thinking API 行为一致。

chat、Responses 与 Anthropic 端点均支持 SSE 流式传输。在 thinking 模式下，推理以原生 API 形态流式输出，而非混入最终文本。OpenAI chat 流式传输还会在识别到 DSML 调用后立即流式输出工具调用：先发送工具头，随后在生成继续时将参数字节作为 tool_calls[].function.arguments 增量转发。Anthropic 端点会实时流式输出 thinking 与文本，并在生成的工具块完成后发出结构化的 tool_use 块。Responses 端点会流式输出 Codex 所期望的 Responses 事件生命周期，包括 response.output_text.delta、函数调用参数事件，以及终止性的 response.completed / response.incomplete / response.failed 事件。

对于从其他源站提供服务的浏览器 JavaScript 客户端，请使用 --cors 启动服务器以发出 Access-Control-Allow-* 头。这仅更改 HTTP 头；并不会将服务器暴露到局域网。若需远程机器能够连接，请显式使用 --host 0.0.0.0。

Tool call handling and canonicalization

DeepSeek V4 以 DSML text.) 形式发出工具调用。Agent 客户端在下次请求中不会发回相同文本：它们发送规范化的 OpenAI/Anthropic JSON 工具调用对象。若服务器将这些对象重新渲染时略有不同，渲染后的字节前缀将不再与实时 KV 检查点匹配，下一轮对话就必须重建。

第一道防线是精确重放（exact replay）。每次工具调用都会获得一个无法猜测的 API 工具 ID，服务器会在由基数树（radix trees）支撑的有限内存映射中记住 tool id -> exact sampled DSML block。当客户端稍后将该工具 ID 发回时，提示词渲染器会使用模型采样到的精确 DSML 字节，而不是新格式化的近似值。该映射也可保存在 KV 缓存文件中，因此对于已缓存的历史记录，精确重放可在服务器重启后依然有效。

规范化（Canonicalization）仅是备用路径。如果精确的 DSML 块缺失，或通过 --disable-exact-dsml-tool-replay 禁用了精确重放，服务器会从 JSON 工具对象渲染确定性的 DSML 形式。在工具调用轮次结束后，它会将实时采样的 token 流与下一次客户端请求将渲染的提示词进行比较。如有必要，它会重写实时检查点，或回退到较早的磁盘 KV 快照并仅重放后缀部分。这使模型续写与无状态 API 对话记录保持一致。

在生成过程中，服务器对 DSML 语法与载荷（payload）采用不同处理。当模型输出稳定的协议结构（如 DSML 标签、参数头、JSON 标点或闭合标记）时，采样被强制设为 temperature=0，以确保工具调用可被解析。这种贪婪模式不适用于参数载荷：string=true 参数体与 JSON 字符串值（包括文件内容和编辑文本）使用请求的正常采样设置。这种分离很重要：确定性解码对语法有帮助，但应用于长代码或文件体时可能产生重复文本。

最小 OpenAI 示例：

curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model":"deepseek-v4-flash",
    "messages":[{"role":"user","content":"List three Redis design principles."}],
    "stream":true
  }'

代理客户端用法

ds4-server 可供支持 OpenAI 兼容 chat completions 的本地编码代理使用。先启动服务器，并将客户端上下文限制设置为不高于你启动服务器时使用的 --ctx 值：

./ds4-server --ctx 100000 --kv-disk-dir /tmp/ds4-kv --kv-disk-space-mb 8192

如需可使用更大的上下文和更大的缓存。完整的 1M token 上下文大约需要 26GB 内存（仅压缩索引器就约 22GB），因此请根据你的系统配置合理的上下文大小。若拥有 128GB 内存，你可能会运行 2-bit 量化模型（本身已占 81GB），额外 26GB 可能过多，因此 100~300k token 的上下文窗口更明智。不过有用户报告称，在仅 96GB 系统内存的 Mac 上也能以 250k ctx 窗口运行 2bit 量化模型：若你打算这样做，务必结束占用过多内存的进程 ;)

下面的 384000 输出限制可避免 token 上限，否则模型可能生成非常长的回复（最多 384k token）。当配置的上下文窗口已满时，服务器仍会停止。

对于 opencode，在 ~/.config/opencode/opencode.json 中添加 provider 和 agent 条目：

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "ds4": {
      "name": "ds4.c (local)",
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "options": {
        "baseURL": "http://127.0.0.1:8000/v1",
        "apiKey": "dsv4-local"
      },
      "models": {
        "deepseek-v4-flash": {
          "name": "DeepSeek V4 Flash (ds4.c local)",
          "limit": {
            "context": 100000,
            "output": 384000
          }
        }
      }
    }
  },
  "agent": {
    "ds4": {
      "description": "DeepSeek V4 Flash served by local ds4-server",
      "model": "ds4/deepseek-v4-flash",
      "temperature": 0
    }
  }
}

对于 Pi，在 ~/.pi/agent/models.json 中添加 provider：

{
  "providers": {
    "ds4": {
      "name": "ds4.c local",
      "baseUrl": "http://127.0.0.1:8000/v1",
      "api": "openai-completions",
      "apiKey": "dsv4-local",
      "compat": {
        "supportsStore": false,
        "supportsDeveloperRole": false,
        "supportsReasoningEffort": true,
        "supportsUsageInStreaming": true,
        "maxTokensField": "max_tokens",
        "supportsStrictMode": false,
        "thinkingFormat": "deepseek",
        "requiresReasoningContentOnAssistantMessages": true
      },
      "models": [
        {
          "id": "deepseek-v4-flash",
          "name": "DeepSeek V4 Flash (ds4.c local)",
          "reasoning": true,
          "thinkingLevelMap": {
            "off": null,
            "minimal": "low",
            "low": "low",
            "medium": "medium",
            "high": "high",
            "xhigh": "xhigh"
          },
          "input": ["text"],
          "contextWindow": 100000,
          "maxTokens": 384000,
          "cost": {
            "input": 0,
            "output": 0,
            "cacheRead": 0,
            "cacheWrite": 0
          }
        }
      ]
    }
  }
}

可选：在 ~/.pi/agent/settings.json 中将其设为默认 Pi 模型：

{
  "defaultProvider": "ds4",
  "defaultModel": "deepseek-v4-flash"
}

对于 Codex CLI，使用 Responses wire API：

[model_providers.ds4]
name = "DS4"
base_url = "http://127.0.0.1:8000/v1"
wire_api = "responses"
stream_idle_timeout_ms = 1000000

然后运行：

codex --model deepseek-v4-flash -c model_provider=ds4

对于 Claude Code，使用 Anthropic 兼容端点。如下包装器与本地 ~/bin/claude-ds4 配置匹配：

#!/bin/sh
unset ANTHROPIC_API_KEY

export ANTHROPIC_BASE_URL="${DS4_ANTHROPIC_BASE_URL:-http://127.0.0.1:8000}"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="${DS4_API_KEY:-dsv4-local}"
export ANTHROPIC_MODEL="deepseek-v4-flash"

export ANTHROPIC_CUSTOM_MODEL_OPTION="deepseek-v4-flash"
export ANTHROPIC_CUSTOM_MODEL_OPTION_NAME="DeepSeek V4 Flash local ds4"
export ANTHROPIC_CUSTOM_MODEL_OPTION_DESCRIPTION="ds4.c local GGUF"

export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="deepseek-v4-flash"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="deepseek-v4-flash"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="deepseek-v4-flash"
export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="deepseek-v4-flash"

export CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1
export CLAUDE_CODE_DISABLE_NONSTREAMING_FALLBACK=1
export CLAUDE_STREAM_IDLE_TIMEOUT_MS=600000

exec "$HOME/.local/bin/claude" "$@"

Claude Code 在开始执行有用工作前可能会发送很大的初始提示词，通常约 25k token。请保持 --kv-disk-dir 启用：在首次昂贵的预填充（prefill）之后，磁盘 KV 缓存可让后续续写或重启的会话复用已保存的前缀，而无需再次处理整个提示词。

思考模式

DeepSeek V4 Flash 具有不同的非思考（non-thinking）、思考（thinking）和 Think Max 模式。服务器默认使用思考模式。reasoning_effort=max 请求 Think Max，但仅在上下文大小达到模型卡推荐要求时才会应用；较小的上下文会回退到普通思考模式。OpenAI 的 reasoning_effort=xhigh 仍映射到普通思考模式，而非 Think Max。

如需直接回复，请使用 thinking: {"type":"disabled"}、think:false，或非思考模型别名（如 deepseek-chat）。

磁盘 KV 缓存

Chat/completion API 是无状态的：代理客户端通常每次请求都会重发整个对话。ds4-server 首先尝试廉价的精确 token 前缀检查，然后回退到比较已渲染的提示词字节与解码后的检查点字节。实时内存检查点覆盖当前会话；磁盘 KV 缓存使有用的前缀在会话切换和服务器重启后得以保留。

出于内存原因，当前内存中仅有一个实时 KV 缓存。当新的无关会话将其替换时，旧检查点只有在已写入磁盘 KV 缓存时才能在不重新处理的情况下恢复。换言之，内存缓存处理活动会话；磁盘缓存是不同会话的恢复机制。

通过以下方式启用：

./ds4-server --kv-disk-dir /tmp/ds4-kv --kv-disk-space-mb 8192

缓存键是已渲染字节前缀的 SHA1，文件命名为 <sha1>.kv。DS4 负载仍会存储该前缀对应的精确 token ID 与图状态。这对续聊很重要：模型可能曾生成一个 token，其解码文本随后被客户端作为两个规范化 prompt token 回传。命中已渲染字节前缀时仍可复用检查点，且仅对新增后缀进行分词。 该文件刻意使用普通的 read/write I/O，而非 mmap，因此恢复缓存项不会为已映射模型的进程增加更多 VM 映射。

工具调用还会维护一个以不可猜测的工具 ID 为键、规模受限的精确 DSML 重放映射，从而可将客户端 JSON 历史渲染回模型当时采样的精确文本。RAM 映射默认最多保留 100000 个 ID；可通过 --tool-memory-max-ids 调整。使用 --disable-exact-dsml-tool-replay 可禁用该功能并回退到规范的 JSON 到 DSML 渲染。

磁盘上的缓存文件为：

KVC fixed header, 48 bytes
u32 rendered_text_bytes
rendered_text_bytes of UTF-8-ish token text
DS4 session payload, payload_bytes from the KVC header
optional tool-id map section

固定头为小端序：

0   u8[3]  magic = "KVC"
3   u8     version = 1
4   u8     routed expert quant bits, currently 2 or 4
5   u8     save reason: 0 unknown, 1 cold, 2 continued, 3 evict, 4 shutdown
6   u8     extension flags, bit 0 = appended tool-id map
7   u8     reserved
8   u32    cached token count
12  u32    hit count
16  u32    context size the snapshot was written for
20  u8[4]  reserved
24  u64    creation Unix time
32  u64    last-used Unix time
40  u64    DS4 session payload byte count

已渲染文本即缓存 token 前缀经分词器解码后的文本。它既是可供人工检查的前缀，也是查找标识：其 SHA1 即文件名；仅当这些字节构成传入已渲染 prompt 的前缀时，该文件才可复用。加载后，DS4 负载中的精确检查点 token 仍为权威数据；仅对缓存字节之后的传入文本后缀进行分词。

可选的工具 ID 映射仅在头扩展位 0 置位时出现。追加段采用固定位序，以便未来扩展位可无歧义地添加字段。该映射将不可猜测的 API 工具调用 ID 关联回模型采样的精确 DSML 块。仅保存其 DSML 块出现在已渲染缓存文本中的映射。这使重启后的服务器能像原始模型输出一样逐字节渲染后续客户端历史，即便客户端重排了 JSON 参数。

当前工具 ID 映射段为：

0   u8[3]  magic = "KTM"
3   u8     version = 1
4   u32    entry count

For each entry:
0   u32    tool id byte length
4   u32    sampled DSML byte length
8   bytes  tool id
... bytes  exact sampled DSML block

该段为辅助重放内存，而非模型状态。缓存命中时先恢复会话负载，再按需加载映射。渲染请求前，服务器也可扫描缓存文件中客户端历史出现的工具 ID，并仅加载对应映射，从而使精确 DSML 重放能在服务器重启后仍可用，即便匹配到的 KV 快照并非最终用于已渲染前缀命中的那份。

DS4 会话负载以十三个小端序 u32 字段开头：

0   magic = "DSV4"
1   payload version = 2
2   saved context size
3   prefill chunk size
4   raw KV ring capacity
5   raw sliding-window length
6   compressed KV capacity
7   checkpoint token count
8   layer count
9   raw/head KV dimension
10  indexer head dimension
11  vocabulary size
12  live raw rows serialized below

随后存储：

  • u32[token_count] 检查点 token ID。
  • float32[vocab_size] 该检查点之后下一 token 的 logits。
  • u32[layer_count] 压缩注意力行计数。
  • u32[layer_count] ratio-4 索引器行计数。
  • 每一层：活跃的原始滑动窗口 KV 行，按逻辑位置顺序而非物理环形顺序写入。
  • 压缩层：活跃压缩 KV 行与压缩器前沿张量。
  • ratio-4 压缩层：活跃索引器压缩行与索引器前沿张量。

logits 为来自主机 ds4_session 缓冲区的原始 IEEE-754 float32 值。它们在检查点 token 之后立即保存，以便加载的快照无需额外一次解码步即可从精确的下一 token 分布采样或继续生成。MTP 草稿 logits/状态不会持久化；加载磁盘检查点后，草稿状态会失效并由常规定向重建。

分布式协调器会话使用相同的 DSV4 负载。保存时拉取各 worker 拥有的层张量并合并到按层序排列的常规张量流；加载时协调器将该流拆分为当前路由，并把相关层张量推回各 worker。保存的文件不保留分布式拓扑。

张量负载是 DS4 专用的 KV/会话状态，而非通用推理图转储。预期仅能在与本模型布局兼容的 ds4.c 构建之间移植。

缓存在四个时刻存储检查点：

  • cold：较长首条 prompt 达到稳定前缀之后、生成开始之前。
  • continued：prefill 或生成到达下一个绝对对齐前沿时。
  • evict：无关请求将活跃内存中会话替换之前。
  • shutdown：服务器干净退出时。

冷保存会刻意裁掉一小段 token 后缀，并向下对齐到 prefill 块边界。这可避免未来请求向同一 prompt 追加文本时常见的 BPE 边界重分词失效。默认值较保守：至少存储 512 token 的前缀，冷保存的 prompt 上限 30000 token，裁掉尾部 32 个 token，并对齐到 2048 token 块。重要可调项为：

持续保存采用相同对齐方式，且仅在活跃图自然到达绝对前沿时才写入。使用默认值时，这意味着大约每 10k token 一次，与首个冷检查点落在何处无关，因此长生成会在不持久化脆弱末尾 token 的情况下留下重启点。

  • --kv-cache-min-tokens
  • --kv-cache-cold-max-tokens
  • --kv-cache-continued-interval-tokens
  • --kv-cache-boundary-trim-tokens
  • --kv-cache-boundary-align-tokens
  • --tool-memory-max-ids
  • --disable-exact-dsml-tool-replay

默认情况下，若已渲染前缀匹配，检查点可在 2-bit 与 4-bit routed-expert 变体间复用。若只想严格同量化复用，请使用 --kv-cache-reject-different-quant。

缓存目录可随时删除。若行为可疑，停止服务器并移除该目录即可。可用 hexdump 查看缓存内容，因为 kv 缓存文件包含逐字缓存的 prompt。

后端

macOS 上默认图后端为 Metal，CUDA 构建中则为 CUDA：

./ds4 -p "Hello" --metal
./ds4 -p "Hello" --cuda

在 Linux 上，普通 make 会打印可用构建目标，而非隐式选择 CUDA 目标。DGX Spark / GB10 请使用 make cuda-spark。它省略显式 nvcc -arch，因为这在 GB10 上目前是最快路径。常规本地 CUDA 构建请使用 make cuda-generic；交叉编译或需要已知目标时请显式设置 CUDA_ARCH：

make cuda CUDA_ARCH=sm_120
make cuda CUDA_ARCH=native

还提供 CPU 参考/调试路径：

./ds4 -p "Hello" --cpu
make cpu
./ds4
./ds4 -p "Hello"

不要将 CPU 路径视为生产目标。CLI 与 ds4-server 支持 CPU 后端用于参考/调试，并与 Metal、CUDA 共享相同的 KV 会话与快照格式，但常规定向应使用 Metal 或 CUDA。

引导（Steering）

本项目支持以单向量激活方向进行引导；更多信息见 dir-steering 目录。这遵循 Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction 论文的核心思想。你可借此让模型更啰嗦或更简洁、降低其回答编程问题的倾向（例如汽车租赁网站的聊天机器人），等等，且比微调快得多。 这对希望降低模型提供两用或攻击性安全指导意愿的网络安全研究者也很有用。

Test Vectors

tests/test-vectors 包含从官方 DeepSeek V4 Flash API 捕获的短上下文与长上下文延续向量（continuation vectors）。请求使用 deepseek-v4-flash、贪心解码（greedy decoding）、禁用思考（thinking disabled），以及 API 所暴露的最大 top_logprobs 切片。本地向量由 ./ds4 --dump-logprobs 生成，并按 token 字节进行比较，从而在 tokenizer/模板或 attention 回归（regressions）演变为长时间生成失败之前就能发现它们。C runner 为此严格 API 向量比对固定使用 DS4_METAL_PREFILL_CHUNK=2048。

所有项目测试均由 C runner 驱动，并首先运行一个小型的 ds4-eval 提取器自检：

make test                  # ./ds4-eval --self-test-extractors && ./ds4_test --all
./ds4_test --logprob-vectors
./ds4_test --server

Debugging Notes

当生成结果看起来不对时，通常三个小工具就足以给出初步答案：

./ds4 --dump-tokens -p "..."
./ds4 --dump-logprobs /tmp/out.json --logprobs-top-k 20 --temp 0 -p "..."
./ds4 --dump-logits /tmp/logits.json --metal --nothink --prompt-file prompt.txt
./ds4-server --trace /tmp/ds4-trace.txt ...
  • --dump-tokens 会按字面量对 -p 或 --prompt-file 字符串进行分词（tokenize），识别 DS4 协议特殊标记，然后在推理开始前退出。例如，DSML 工具闭合标记最初由两个 token 组成：</ 和 ｜DSML｜。
  • --dump-logprobs 会存储贪心延续结果及每一步的本地 top 备选，有助于将采样选择与 logit/模型问题区分开。
  • ds4-server --trace 会写入整个 agent 会话的已渲染提示（prompts）、缓存决策、生成文本以及 tool-parser 事件。
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