我在 GitHub 上的首次留言，献给让 V4-Flash 在 Mac 上奔跑的大神！

你好 antirez，

这是我在 GitHub 上的第一次发言。我决定把这第一条留言献给你，因为你的工作值得。

DeepSeek V4-Flash 是中国人的骄傲，是中国诞生的有利于世界百姓的大模型。而正是你，一位意大利大神，让中国用户得以在 MacBook M5 Max 上高品质地运行它。这份跨越国界的贡献，意义非凡。中国互联网上，很多人在夸赞你的作品及你过往的网络贡献。

我的实测数据：

模型：DeepSeek-V4-Flash-MTP-Q4K-Q8_0-F32.gguf（80.41GB）
速度：32.8 tok/s
内存占用：约 85.6GB

混合精度量化的设计非常精妙，完美平衡了 128GB Apple Silicon 的内存限制与模型质量。没有你的工作，在 Mac 上本地运行 V4-Flash 根本不可能实现。

感谢你将黑客精神带入本地 AI 推理领域。我的 GitHub 第一条留言，属于你。

担心你看不懂中文，下面再写一份英文版。希望你可以看到！

Hi antirez,

This is actually my first time ever posting on GitHub. I wanted my first message to go to you — because your work deserves it.
DeepSeek V4-Flash is a source of pride for us Chinese — a world-class model built in China. And it is you, an Italian hacker, who made it possible for Chinese users to run it beautifully on a MacBook M5 Max. That means a lot.

Real-world numbers on my machine:

Model: DeepSeek-V4-Flash-MTP-Q4K-Q8_0-F32.gguf (80.41GB)
Speed: 32.8 tok/s
Memory usage: ~85.6GB

The mixed-precision quantization design is brilliant — exactly the right balance for 128GB Apple Silicon. Without your work, running V4-Flash locally on a Mac would simply not be possible.

Thank you for bringing the hacker spirit to local AI inference. My first GitHub message belongs to you.