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knowledge-base/wiki/tools/unsloth-dspark.md
Hector 2a0ef2e436 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.
2026-08-07 00:36:02 +02:00

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unsloth
deepseek-v4
dspark
local-inference
performance

Unsloth dSpark — DeepSeek V4 lokal 2x schneller

Anbieter: Unsloth — Spezialist für LLM-Fine-Tuning- und Inferenz-Beschleunigung (Unsloth-Inferenz-Engine, Dynamic Quantization).

Was ist dSpark?

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".

Relevanz für Hectors Setup

  • 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.

Status

  • 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.

Verwandte Wiki-Seiten

  • Model-Routing / Barbell-Tier-Strategie (AGENTS.md)