<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>DFlash on Leon Li · 李梁</title><link>https://notes.liliang.me/tags/dflash/</link><description>Recent content in DFlash on Leon Li · 李梁</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://notes.liliang.me/tags/dflash/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>4 张 V100 也跑上了 DFlash2</title><link>https://notes.liliang.me/posts/2026-10-24-dflash2-on-v100/</link><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://notes.liliang.me/posts/2026-10-24-dflash2-on-v100/</guid><description>&lt;p&gt;家里那 4 张 V100 还在跑 &lt;a href="https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next"&gt;Qwen3.8-Flash-Next&lt;/a&gt;。最近忙的一件事，是给它加上 DFlash2。&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;DFlash2 是 incoai 做的&lt;a href="https://huggingface.co/incoai/Qwen3.8-Flash-Next-DFlash2"&gt;草稿模型&lt;/a&gt;，用来做投机解码：小模型先猜，大模型来核对，猜对了就省几步。模型自带的 MTP 是一个一个往下猜，DFlash2 一次猜一整块。官方是在新一代的卡上跑的，V100 是 2017 年的老架构，很多现成的东西用不上，只能一点点补。10 月 23 日，它跟着 &lt;a href="https://github.com/Leonccaa/ReVolta"&gt;ReVolta&lt;/a&gt; 0.1.2 一起放出来了。ReVolta 是我从 1Cat-vLLM 分出来、专门给 V100 用的 vLLM 分支。&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;用下来的感觉是：写英文、写代码的时候快了不少，中文反而略慢一点，同时跑的请求一多也不占优势。所以默认还是 MTP4，DFlash2 留作选项。有位社区的朋友在 NVLink 版的 V100 上也帮忙测了一遍，结论差不多，并发几路的时候还更好一些。&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;这两天在弄下一版。一是让 DFlash2 少占点显存，好放下更长、更多的上下文；二是试着自己微调这个草稿模型，想让它更懂中文，也更懂我平时让 Agent 干的那些活。微调还没调出比原版好的，倒是先学到一件事：数据不在多，在杂。&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;具体的数字和用法都在 ReVolta 的说明里，这里就不列了。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>