Redis之父下場,給DeepSeek V4單獨造了一臺推理引擎
Redis創始人antirez為DeepSeek V4 Flash打造專用推理引擎ds4.c,在Mac上實現本地高效能執行,支援2-bit量化、KV快取硬碟化及API相容層,引發對模型專屬推理框架的討論。
文章情報
要點
- Redis之父antirez釋出專為DeepSeek V4 Flash設計的推理引擎ds4.c,基於Metal框架,僅支援Apple Silicon。
- 透過非對稱量化、KV快取外接和API相容層實現128GB Mac上284B模型可用推理速度。
- 專案引發“一個模型一個推理框架”的討論,antirez強調全棧本地推理理念。
- 開發過程中大量使用AI輔助,體現AI對開源生態的影響。
為什麼重要
這條新聞值得關注,因為Redis之父antirez釋出專為DeepSeek V4 Flash設計的推理引擎ds4.c,基於Metal框架,僅支援Apple Silicon。
技術影響
可能影響模型選型、推理成本、產品能力和評測基準。
Redis之父下場,給DeepSeek V4單獨造了一臺推理引擎 – 量子位
首頁
資訊
智慧車
智庫
活動
MEET大會
AIGC
掃碼關注量子位
-->
Redis之父下場,給DeepSeek V4單獨造了一臺推理引擎
henry 2026-05-08 16:20:40
來源:量子位
Mac上就能本地跑deepseek
henry 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAi
DeepSeek V4,已經開始逼著海外開發者為它修專屬高速公路了。
釋出才兩週,開源圈裡,第一批V4原生基礎設施已經冒了出來。
而且,不是那種在現有框架上套一層殼的“小修小補”。
不是通用GGUF載入器;不是llama.cpp的wrapper;甚至壓根不支援別的模型。
它只幹一件事:
把DeepSeek V4 Flash,在Mac上跑到極致。
這條“專屬高速公路”,叫ds4.c。而把修出來的人,分量有點嚇人——
Salvatore Sanfilippo,程式設計師圈更熟悉他的另一個名字:antirez。
他一手創造了 Redis(GitHub 7.4 萬 Star),並親自主導這個全球最流行的記憶體資料庫整整 11 年。
而現在,他的新專案ds4.c,是一個專門為DeepSeek V4 Flash打造的本地推理引擎。
時間線上,已經有網友在128GB Mac上把它跑了起來。
可以說,這波,Mac庫存又被DeepSeek清了一遍。
鯨魚,確實值得。
專為V4 Flash打造的本地推理引擎
4月24日,DeepSeek釋出V4系列。其中,V4 Flash是效率型號:284B總引數、13B啟用引數、100萬token上下文。
這樣的體量,過去幾乎預設屬於雲端。
而antirez想做的,是把它塞進一臺Mac。於是,ds4.c誕生了。
這是一個用C + Metal從頭寫出來的推理引擎。
整個專案就幾個檔案,C佔55.4%,Objective-C 30.2%,Metal 13.8%。Metal-only,沒有執行時,沒有框架依賴,沒有抽象層。
Metal-only。
Metal是蘋果自家的圖形和計算API,在Mac、iPhone、iPad上呼叫GPU都靠它,相當於蘋果生態裡的CUDA。
ds4只用Metal的意思是,這個引擎只在Apple Silicon上跑,不管Nvidia顯示卡,也不管AMD。
整個專案只有一個目標:
讓V4 Flash在本地的蘋果機器上,不只是“能跑”,而是真正“能用”。
目前測試結果已經相當誇張:
在128GB記憶體的MacBook Pro M3 Max上,2-bit量化、32K上下文,短prompt預填充58.52 token/s,生成26.68 token/s。
換成512GB的Mac Studio M3 Ultra,長prompt(11709 token)預填充能到468.03 token/s,生成27.39 token/s。
對一個284B引數的MoE模型來說,這個速度在本地機器上是可用的。
怎麼做到的?
關鍵在三件事。
第一,非對稱量化。
ds4並不會把所有引數都壓到2-bit,而是隻量化路由的MoE專家層,up/gate用IQ2_XXS,down用Q2_K,這些層佔了模型空間的絕大部分。
其他元件,共享專家層、投影層、路由層,全部保留Q8精度不動。
antirez在README裡寫了一句很直接的話:
這些2-bit量化不是開玩笑,它們在coding agent下表現良好,能可靠地呼叫工具。
第二,KV快取搬到硬碟上。
現在的LLM agent客戶端都是無狀態的,每次請求把整段對話重新發一遍。
通用引擎的做法是每次重新做prefill。
ds4的做法是把KV狀態寫到磁碟上,下次請求過來匹配token字首,命中了就直接從磁碟載入,跳過prefill。
快取的key是token ID序列的SHA1雜湊值。
這對Claude Code這種每次啟動會發25K token初始prompt的agent場景尤其有用,第一次prefill完成後,後續會話直接從磁碟恢復。
第三,內建OpenAI和Anthropic兩套API相容層。
/v1/chat/completions走OpenAI協議,/v1/messages走Anthropic協議。tool calling也做了適配。README裡直接給了opencode、Pi、Claude Code三種agent客戶端的配置示例。
關於為什麼要做這件事。
antirez的回答是,本地推理領域有很多優秀專案,但新模型不斷髮布,注意力立刻被下一個要實現的模型吸走。
通用引擎為了相容所有模型,必須做抽象。抽象意味著妥協。他想做的是一條刻意的窄路,一次只賭一個模型,用官方logits做驗證,做長上下文測試,做足夠的agent整合來確認它真的能用。
框架一經發布,就有網友不少網友反饋,已經在Mac上跑起來了。
你準備好在本地跑V4了嗎?
一個模型一個推理框架
這件事,也在開發者圈炸出了一個更大的討論:
未來會不會變成——一個模型,一個推理框架?
Hacker News上一條高贊評論提了一個有意思的方向,如果開始針對精確的GPU加模型組合構建超最佳化推理引擎呢?
GPU越來越貴,如果去掉足夠多的抽象層,直接針對精確的硬體和模型編碼,可能能最佳化很多。
這條路的代價也很明顯。同一條評論指出,一旦模型過時,一切從頭來過。
antirez自己也承認了這個問題。他說ds4當前賭的是DeepSeek V4 Flash,但模型可能會換。
不變的約束是,本地推理要在高階個人機器或Mac Studio上跑得靠譜,起步128GB記憶體。
未來會怎樣,README裡留了個伏筆。
當前是Metal-only,未來可能會做CUDA支援。但他寫得很謹慎,也許會,但僅此而已。這個專案刻意保持小、快、專注。
更值得關注的是他在README裡丟擲的一個觀點,本地推理應該是三件事一起做好,開箱即用。
一個有HTTP API的推理引擎,一份針對這個引擎和這套假設特別打造的GGUF,一套和coding agent對接的測試和驗證。
這是一種全棧本地推理的思路,不是把元件拼起來,是把鏈路當成一個產品來設計。
如果這條路走通了,它可能改變本地推理的玩法。
模型廠商釋出新模型的同時,社群裡就會有人跳出來給它做專屬引擎,做專屬量化,做專屬agent接入。每一代模型都有一個自己的「antirez」。
ds4還有一個很坦率的細節。README裡有一段宣告,這個軟體是在GPT 5.5的「強力輔助」下開發的,人類負責想法、測試和除錯。
antirez說如果你不接受AI輔助開發的程式碼,這個軟體不適合你。
兩週時間,從fork llama.cpp做適配,到從頭寫一個專用引擎,離不開AI輔助。這件事本身可能比ds4還更值得關注。
One more thing
最後說一下antirez這個人。
真名Salvatore Sanfilippo,1977年出生於西西里島。2009年建立Redis,主導這個專案十一年,2020年離開。
離開時他寫過一段話,說自己寫程式碼是為了表達自己,程式碼是一件製品而不只是有用的工具。他寧可被記住為一個糟糕的藝術家,也不願被記住為一個好程式設計師。
2024年底他回到Redis,擔任evangelist角色。
除了Redis之外,他還寫過Kilo(不到1000行C程式碼的文本編輯器)、dump1090(航空ADS-B訊號解碼器)、linenoise(readline的微型替代品)。
他還在玩Flipper Zero,寫了RF協議分析工具,把Asteroids移植到上面。2022年他出了一本科幻小說《WOHPE》,主題是AI、氣候變化、程式設計師,以及人類和技術的互動。
他個人主頁第一行寫的是,「我把大部分專業時間花在寫程式碼和寫小說上。」
關於Redis的誕生,他在個人主頁裡寫了一段:
我老婆說,Redis的前幾年我大部分程式碼都是坐在馬桶上寫的,用一臺MacBook Air 11寸。我真希望能說她錯了,但她正好說得完全對。
這種調性貫穿了他做的所有專案。小、精確、自成一體。
ds4.c也是同一個路子。
看一下他在ds4 README裡關於macOS bug的那段備註,能立刻感覺到這個人的味道。
ds4有一個CPU推理路徑用於正確性驗證,但當前版本的macOS在虛擬記憶體實現上有一個bug,跑CPU推理會導致核心崩潰。
他寫道,記住了嗎?軟體都很爛。我沒法修復CPU推理來避免崩潰,因為每次都得重啟電腦,一點都不好玩。
然後加了一句,如果你有膽量,來幫我們。
他在個人主頁裡還留了一句話:
現代程式設計正變得複雜、無趣,全是要粘合的層。它正失去大部分美感。大多數程式設計師既不在面對程式設計的藝術面,也不在面對程式設計的高階工程面。
從Redis到ds4.c,十五年過去,antirez還是那個antirez。
只不過這一次,他開始給AI修路了。
參考連結
[1]http://invece.org/
[2]https://github.com/antirez/ds4
[3]https://news.ycombinator.com/item?id=48050751
版權所有,未經授權不得以任何形式轉載及使用,違者必究。
Deepseek
henry
一年磨一劍,今年最炸機器人Demo來了!2026-05-07
波士頓動力泯然眾人了,高管集體出走,機器人“量產”只能造4臺2026-05-07
馬斯克破大防了:私信求和遭拒,怒噴奧特曼Brockman「全美最惡人」2026-05-06
不卷引數卷架構,這個開源模型把影像理解和生成統一了2026-04-29
掃碼分享至朋友圈
相關閱讀
DeepSeek再破谷歌OpenAI壟斷:開源IMO數學金牌大模型
谷歌和OpenAI要坐不住了!
henry2025-11-28
Deepseek
“DeepSeek甚至繞過了CUDA”,論文細節再引熱議,工程師靈魂提問:輝達護城河還在嗎?
輝達剛剛從DeepSeek-R1引發的4萬億元暴跌中緩過勁來,又面臨新的壓力?
西風2025-01-29
CUDA Deepseek
啊?7B的DeepSeek反超R1滿血版,上海AI Lab周伯文團隊新成果
最優的TTS方法高度依賴於具體的策略模型、過程獎勵模型(PRM)和問題難度
夢晨2025-02-12
Deepseek
DeepSeek-R1秘籍輕鬆遷移,只需原始資料0.3% | 邱錫鵬團隊聯合出品
已在開源模型llama 2上驗證
一水2025-02-24
Deepseek
免費!滿血版DeepSeek絲滑暢玩,低門檻實現671B-R1/V3自由
企業級API價格比官方低
明敏2025-02-12
Deepseek 潞晨雲
華為昇騰推理DeepSeek-R1,效能比肩高階GPU,API免費無限量
同步推出雲映象服務
明敏2025-02-04
Deepseek 華為昇騰
熱門文章
華為攜手中科大發布靈境造物,openJiuwen首發Coordination Engineering全棧支撐
2026-05-01
智譜公佈“降智”的秘密:Scaling不可避免的痛
2026-05-01
他用AI辦了個音樂節,主題:別讀博
2026-05-01
突破視覺模擬算力瓶頸!新一代具身智慧模擬框架開源:高吞吐並行高保真渲染助力規模化訓練
2026-05-01
太抓馬了!馬斯克OpenAI開庭,矽谷鉅富互揭老底像極了村口吵架
2026-05-01
搜尋:
搜尋
-->
關於量子位
加入我們
尋求報道
商務合作
-->
掃碼關注量子位
追蹤人工智慧新趨勢,報道科技行業新突破
量子位 QbitAI 版權所有©北京極客夥伴科技有限公司 京ICP備17005886號-1