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Mac上就能本地跑deepseek
量子位 | 公众号 QbitAi
DeepSeek V4,已经开始逼着海外开发者为它修专属高速公路了。

🔍 详细内容
发布才两周,开源圈里,第一批V4原生基础设施已经冒了出来。
而且,不是那种在现有框架上套一层壳的“小修小补”。
不是通用GGUF加载器;不是llama.cpp的wrapper;甚至压根不支持别的模型。
把DeepSeek V4 Flash,在Mac上跑到极致。
这条“专属高速公路”,叫ds4.c。而把修出来的人,分量有点吓人——
Salvatore Sanfilippo,程序员圈更熟悉他的另一个名字:antirez。
他一手创造了 Redis(GitHub 7.4 万 Star),并亲自主导这个全球最流行的内存数据库整整 11 年。

而现在,他的新项目ds4.c,是一个专门为DeepSeek V4 Flash打造的本地推理引擎。
时间线上,已经有网友在128GB Mac上把它跑了起来。
可以说,这波,Mac库存又被DeepSeek清了一遍。
4月24日,DeepSeek发布V4系列。其中,V4 Flash是效率型号:284B总参数、13B激活参数、100万token上下文。
这样的体量,过去几乎默认属于云端。
而antirez想做的,是把它塞进一台Mac。于是,ds4.c诞生了。
这是一个用C + Metal从头写出来的推理引擎。

整个项目就几个文件,C占55.4%,Objective-C 30.2%,Metal 13.8%。Metal-only,没有运行时,没有框架依赖,没有抽象层。
Metal是苹果自家的图形和计算API,在Mac、iPhone、iPad上调用GPU都靠它,相当于苹果生态里的CUDA。
ds4只用Metal的意思是,这个引擎只在Apple Silicon上跑,不管Nvidia显卡,也不管AMD。
让V4 Flash在本地的苹果机器上,不只是“能跑”,而是真正“能用”。
在128GB内存的MacBook Pro M3 Max上,2-bit量化、32K上下文,短prompt预填充58.52 token/s,生成26.68 token/s。
换成512GB的Mac Studio M3 Ultra,长prompt(11709 token)预填充能到468.03 token/s,生成27.39 token/s。
对一个284B参数的MoE模型来说,这个速度在本地机器上是可用的。

ds4并不会把所有参数都压到2-bit,而是只量化路由的MoE专家层,up/gate用IQ2_XXS,down用Q2_K,这些层占了模型空间的绝大部分。
其他组件,共享专家层、投影层、路由层,全部保留Q8精度不动。
antirez在README里写了一句很直接的话:
这些2-bit量化不是开玩笑,它们在coding agent下表现良好,能可靠地调用工具。
现在的LLM agent客户端都是无状态的,每次请求把整段对话重新发一遍。
通用引擎的做法是每次重新做prefill。
ds4的做法是把KV状态写到磁盘上,下次请求过来匹配token前缀,命中了就直接从磁盘加载,跳过prefill。

缓存的key是token ID序列的SHA1哈希值。
这对Claude Code这种每次启动会发25K token初始prompt的agent场景尤其有用,第一次prefill完成后,后续会话直接从磁盘恢复。
第三,内置OpenAI和Anthropic两套API兼容层。
/v1/chat/completions走OpenAI协议,/v1/messages走Anthropic协议。tool calling也做了适配。README里直接给了opencode、Pi、Claude Code三种agent客户端的配置示例。
antirez的回答是,本地推理领域有很多优秀项目,但新模型不断发布,注意力立刻被下一个要实现的模型吸走。
通用引擎为了兼容所有模型,必须做抽象。抽象意味着妥协。他想做的是一条刻意的窄路,一次只赌一个模型,用官方logits做验证,做长上下文测试,做足够的agent集成来确认它真的能用。
框架一经发布,就有网友不少网友反馈,已经在Mac上跑起来了。

这件事,也在开发者圈炸出了一个更大的讨论:
未来会不会变成——一个模型,一个推理框架?
Hacker News上一条高赞评论提了一个有意思的方向,如果开始针对精确的GPU加模型组合构建超优化推理引擎呢?
GPU越来越贵,如果去掉足够多的抽象层,直接针对精确的硬件和模型编码,可能能优化很多。
这条路的代价也很明显。同一条评论指出,一旦模型过时,一切从头来过。
antirez自己也承认了这个问题。他说ds4当前赌的是DeepSeek V4 Flash,但模型可能会换。
不变的约束是,本地推理要在高端个人机器或Mac Studio上跑得靠谱,起步128GB内存。

未来会怎样,README里留了个伏笔。
当前是Metal-only,未来可能会做CUDA支持。但他写得很谨慎,也许会,但仅此而已。这个项目刻意保持小、快、专注。
更值得关注的是他在README里抛出的一个观点,本地推理应该是三件事一起做好,开箱即用。
一个有HTTP API的推理引擎,一份针对这个引擎和这套假设特别打造的GGUF,一套和coding agent对接的测试和验证。
这是一种全栈本地推理的思路,不是把组件拼起来,是把链路当成一个产品来设计。
如果这条路走通了,它可能改变本地推理的玩法。
模型厂商发布新模型的同时,社区里就会有人跳出来给它做专属引擎,做专属量化,做专属agent接入。每一代模型都有一个自己的「antirez」。

ds4还有一个很坦率的细节。README里有一段声明,这个软件是在GPT 5.5的「强力辅助」下开发的,人类负责想法、测试和调试。
antirez说如果你不接受AI辅助开发的代码,这个软件不适合你。
两周时间,从fork llama.cpp做适配,到从头写一个专用引擎,离不开AI辅助。这件事本身可能比ds4还更值得关注。
最后说一下antirez这个人。
真名Salvatore Sanfilippo,1977年出生于西西里岛。2009年创建Redis,主导这个项目十一年,2020年离开。
💡 分析与影响
离开时他写过一段话,说自己写代码是为了表达自己,代码是一件制品而不只是有用的工具。他宁可被记住为一个糟糕的艺术家,也不愿被记住为一个好程序员。
2024年底他回到Redis,担任evangelist角色。
除了Redis之外,他还写过Kilo(不到1000行C代码的文本编辑器)、dump1090(航空ADS-B信号解码器)、linenoise(readline的微型替代品)。
他还在玩Flipper Zero,写了RF协议分析工具,把Asteroids移植到上面。2022年他出了一本科幻小说《WOHPE》,主题是AI、气候变化、程序员,以及人类和技术的互动。
他个人主页第一行写的是,「我把大部分专业时间花在写代码和写小说上。」
关于Redis的诞生,他在个人主页里写了一段:
我老婆说,Redis的前几年我大部分代码都是坐在马桶上写的,用一台MacBook Air 11寸。我真希望能说她错了,但她正好说得完全对。
这种调性贯穿了他做的所有项目。小、精确、自成一体。
看一下他在ds4 README里关于macOS bug的那段备注,能立刻感觉到这个人的味道。
ds4有一个CPU推理路径用于正确性验证,但当前版本的macOS在虚拟内存实现上有一个bug,跑CPU推理会导致内核崩溃。

他写道,记住了吗?软件都很烂。我没法修复CPU推理来避免崩溃,因为每次都得重启电脑,一点都不好玩。
然后加了一句,如果你有胆量,来帮我们。
现代编程正变得复杂、无趣,全是要粘合的层。它正失去大部分美感。大多数程序员既不在面对编程的艺术面,也不在面对编程的高级工程面。
从Redis到ds4.c,十五年过去,antirez还是那个antirez。
只不过这一次,他开始给AI修路了。
参考链接 [1]http://invece.org/ [2]https://github.com/antirez/ds4 [3]https://news.ycombinator.com/item?id=48050751
支持日日新、DeepSeek等主流大模型
DeepSeek-Coder在列作为神经网络基础
正推动AI硬件从“工具”向“成长伙伴”演进
揭秘DeepSeek-V3/R1推理系统

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