ingest(other): unsloth dSpark deepseek v4 2x local inference

Wiki: tools/unsloth-dspark.md (new), index, log. Source: Pit Weber OME topic 27 Reddit r/unsloth. Reddit-403, title-metadata only.

raw/other/2026-08-06_unsloth-dspark-deepseek-v4-2x.md

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+type: other
+source_url: https://www.reddit.com/r/unsloth/comments/1vh5eal/deepseekv4_now_runs_2x_faster_locally_with_dspark/
+retrieved: 2026-08-06
+title: "Unsloth: DeepSeek V4 läuft lokal 2x schneller mit dSpark"
+author: "Unsloth (via Reddit r/unsloth)"
+tags: [unsloth, deepseek-v4, dspark, local-inference, performance]
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+# DeepSeek V4 jetzt 2x schneller lokal mit dSpark
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+**Quelle:** Reddit r/unsloth, Post-Titel: "DeepSeek V4 now runs 2x faster locally with dSpark"
+**Retrieved:** 2026-08-06 (Reddit blockte den Body-Fetch, daher nur Titel-Metadaten als Rohquelle)
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+## Kernaussage (aus Titel)
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+- Unsloth veröffentlicht eine Optimierung namens **dSpark**, die **DeepSeek V4 lokal 2x schneller** laufen lässt.
+- Kontext: DeepSeek V4 ist in Kais Setup bereits aktiv (ollama/deepseek-v4-flash:0731, deepseek-v4-pro:cloud). Lokale Inferenz-Beschleunigung wäre für die Tier-0/Tier-1-Routing-Strategie relevant.
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+## Relevanz für Hector/Kai
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+- Betrifft die lokale Ollama-Infrastruktur (deepseek-v4-flash:0731 lokal).
+- dSpark als neue Unsloth-Inferenz-Optimierung — potenziell wichtig für lokale Agent-Latenz und Kosten.
+- **Status:** Body konnte wegen Reddit-403 nicht verifiziert werden. Titel-Metadaten gesichert; Details (Technik, Benchmark-Zahlen) bei Gelegenheit über unsloth.ai Blog nachziehen.

wiki/index.md

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 | [NotebookLM Briefing-System](tools/notebooklm-briefing-system.md) | Pit Weber's automatisierte Pipeline: Quelle → deutsches Audio-Briefing → Infografik → MP4-Video → Nachricht. Zwei Presets (nb1=Standard, nb2=Kurz-Audio zuerst). Skills: notebooklm-pipelines + notebooklm-agent-guide. Requirements: CLI v0.3.4, ffmpeg, yt-dlp | other/2026-07-03_notebooklm-briefing-system.md |
 | [Model Routing — Cost-Saving Patterns](tools/model-routing.md) | Routing-Patterns für 90% Kosteneinsparung: Planning-vs-Execution Split (Fable → GPT 5.5/GLM 5.2), Cross-Model-Calling, Cursor Auto Mode, Not Diamond. Coinbase on GLM 5.2. Examples: 68-90% savings | youtube/2026-07-07_berman-model-routing.md |
 | [Google Gemini](tools/google-gemini.md) | Neue Agent-Funktion in Google Gemini (Felicia Simon, Juli 2026). Konkurrenz-Einordnung zu Claude, GPT, Hermes. | youtube/2026-07-06_felicia-simon-gemini-agent-funktion.md |
+| [Unsloth dSpark](tools/unsloth-dspark.md) | Unsloth-Optimierung dSpark: DeepSeek V4 läuft lokal 2x schneller. Relevanz für lokale Ollama-Infrastruktur (deepseek-v4-flash:0731) + Tier-0-Routing. Status: Titel-Metadaten verifiziert, Details offen (Reddit-403) | other/2026-08-06_unsloth-dspark-deepseek-v4-2x.md |
 | [Fincept Terminal](tools/fincept-terminal.md) | Open-Source Trading-IDE, von OpenClaw-Blog verlinkt | raw/other/financialbot-topic-history-2026-02-01_2026-05-30.json |
 
 ## Concepts

wiki/log.md

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 *Append-only changelog. Start: 2026-06-05*
 
+## [2026-08-06] Ingest | Unsloth dSpark — DeepSeek V4 lokal 2x schneller
+
+**Type:** ingest | **Scope:** raw/other, wiki/tools (1 new), wiki/index, wiki/log
+**Source:** Pit Weber (OME-Gruppe Topic 27 „Tips & Tricks", 2026-08-06) — Reddit-Link r/unsloth: „DeepSeek V4 now runs 2x faster locally with dSpark"
+**Trigger:** Curation-Pflicht bei eingehendem Link (Heartbeat-Kuratierungs-Pflicht).
+**Actions:**
+- raw: `raw/other/2026-08-06_unsloth-dspark-deepseek-v4-2x.md` (created — Frontmatter [type: other, source_url: Reddit, tags: unsloth, deepseek-v4, dspark, local-inference, performance]. Inhalt: Titel-Metadaten, Kernaussage, Relevanz für Tier-0-Routing)
+- wiki (NEW): `tools/unsloth-dspark.md` (created — Frontmatter [sources, tags]. Sections: Was ist dSpark, Relevanz für Hectors Setup (deepseek-v4-flash:0731 lokal, Barbell-Routing), Status/Verifizierungsgrad)
+- wiki: `index.md` (updated — neuer Tools-Eintrag Unsloth dSpark)
+- log: this entry
+**Hinweis:** Reddit blockte den Body-Fetch (403). Nur Titel-Metadaten gesichert; technische Details (Benchmark, Hardware, Ollama-Integrierbarkeit) bei Gelegenheit über unsloth.ai Blog nachziehen.
+
 ## [2026-07-26] Ingest | Rüdiger — Architecture Triade: Steinberger, Kopadze, LangGraph
 
 **Type:** ingest | **Scope:** raw/xpost, wiki/concepts/agents (1 new), wiki/index, wiki/log

wiki/tools/unsloth-dspark.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+---
+created: 2026-08-06
+updated: 2026-08-06
+sources: [other/2026-08-06_unsloth-dspark-deepseek-v4-2x.md]
+tags: [unsloth, deepseek-v4, dspark, local-inference, performance]
+---
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+# Unsloth dSpark — DeepSeek V4 lokal 2x schneller
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+**Anbieter:** [Unsloth](https://unsloth.ai) — Spezialist für LLM-Fine-Tuning- und Inferenz-Beschleunigung (Unsloth-Inferenz-Engine, Dynamic Quantization).
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+## Was ist dSpark?
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+**dSpark** ist eine von Unsloth veröffentlichte Optimierung, die **DeepSeek V4 lokal mit 2x Geschwindigkeit** laufen lässt. Laut Post-Titel auf r/unsloth (2026-08-06): "DeepSeek V4 now runs 2x faster locally with dSpark".
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+## Relevanz für Hectors Setup
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+- **DeepSeek V4 ist aktiv** in der lokalen Ollama-Infrastruktur: `ollama/deepseek-v4-flash:0731` (lokal) sowie `deepseek-v4-pro:cloud`.
+- Die **Barbell-5-Tier-Routing-Strategie** (AGENTS.md) nutzt Tier-0-Free-Modelle wie `ollama/deepseek-v4-flash:cloud` für Heartbeats/Cron. Eine lokale 2x-Beschleunigung würde die Latenz lokaler Inferenz senken und ggf. Kosten weiter drücken.
+- **Open Question:** Ob dSpark als Ollama-Engine/Backend integrierbar ist oder ein eigenes Runtime erfordert — Body des Reddit-Posts war wegen 403 nicht verifizierbar.
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+## Status
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+- **Verifizierungsgrad:** Titel-Metadaten gesichert (2026-08-06). Technische Details (Benchmark-Zahlen, Hardware-Anforderungen, Integrationsweg) **offen** — bei Gelegenheit über unsloth.ai Blog nachziehen.
+- **Nicht implementiert** — rein dokumentarischer Ingest.
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+## Verwandte Wiki-Seiten
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+- Model-Routing / Barbell-Tier-Strategie (AGENTS.md)