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.
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.