文章总结： 本文介绍由Redis作者antirez专为DeepSeekV4Flash模型开发的本地推理引擎ds4，该引擎采用极简架构实现在Mac硬件上高效运行284B参数模型。核心技术突破包括利用SSD作为KV缓存扩展突破内存限制、针对MoE架构的专用优化、非对称量化技术、基于SHA1的前缀缓存减少首字延迟，以及原生支持多Token预测。最终在消费级Mac上实现35+tokens/s的生成速度，满足本地AI编程助手需求。
综合评分： 87
文章分类： 安全工具,技术标准,应用安全,AI安全,解决方案
专门针对 DeepSeek V4 Flash 模型打造的极简、原生的本地推理引擎
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安全赛博
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2026年5月10日 10:17
日本
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如果你在后端开发圈待过，那你一定用过他的作品。antirez（真名 Salvatore Sanfilippo）是意大利著名的程序员，他是全球最流行的内存键值数据库Redis 的核心作者。
开源界的传奇：他单枪匹马创造了 Redis，并作为 BDFL领导了该项目长达 11 年。Redis 以其极致的性能、极其精简和优美的 C 语言代码闻名于世。
代码风格：antirez 是典型的“极客派”代表，崇尚Minimalism（极简主义）和Bare-metal（裸机级底层控制）。他极度讨厌过度抽象和臃肿的框架（Bloatware）。
向 AI 领域的转型：前几年他宣布从 Redis 的日常维护中退下来。近期，他将极其深厚的系统级编程功底（内存管理、底层 C 语言、极致压榨硬件性能）带到了 AI 本地推理领域。ds4正是他用写 Redis 的思路来写 AI 推理引擎的产物——不求大而全，只求在这个特定场景下做到世界最快、最省。
ds4不是一个像 llama.cpp或 vLLM那样庞大的通用框架。它的代码量极少（主要是 C 语言和 Apple Metal 着色器），完全是为了将284B 参数的 DeepSeek V4 Flash强行塞进128GB/192GB 内存的 Mac并流畅运行而量身定制的。
它的技术架构可以用四个字概括：“剑走偏锋”。
1. 前端接口与协议层 (Frontend Layer)
OpenAI / Anthropic 兼容 Server：由于 ds4的核心目标是作为本地 Coding Agent（如 Claude Code、OpenCode、Pi.dev）的底层大脑，它直接内置了一个轻量级的 HTTP Server，对外伪装成 OpenAI 或 Anthropic 的 API 端点。
DSML 翻译器：负责将外部工具调用指令（Function Calling）解析为 DeepSeek 内部能理解的特有标记语言格式（DSML）。
2. 核心状态与引擎层 (Core State Engine)
基于 SSD 的 KV Cache (Disk-based KV Storage)：这是 ds4最核心的架构创新！在 100 万上下文长度下，RAM 是绝对不够用的。antirez 把现代 Mac 极快的内部固态硬盘（SSD）视为“一等公民”。
SHA1 前缀命中机制 (Prefix Caching)：Coding Agent 工作时，每次请求都会发送大量重复的前置上下文。引擎会对 Token ID 序列进行 SHA1 哈希，一旦发现命中硬盘中保存的 KV 状态，直接从 SSD 恢复计算图状态，完美跳过漫长的 Prefill（预填充）阶段。
3. 张量与计算图层 (Compute Graph & Tensor Layer)
纯 Metal 专用执行图 (Metal-only Executor)：没有跨平台兼容层，没有针对其他模型的冗余算子。它是直接对接 Apple Silicon 的 GPU API (Metal) 写的裸执行器。
MoE 专属非对称量化加载器 (Asymmetric Quantization)：
4. 硬件层 (Hardware Integration)
直接榨干 Apple 统一内存架构（Unified Memory）的高带宽，配合 SSD 的高吞吐量进行换页。
ds4的出现，在本地大模型推理领域不仅仅是一个“更快的工具”，它更像是一次工程思路的范式转移。antirez 充分利用了他在开发 Redis 时对内存、缓存和磁盘 IO 的极致理解，在以下五个维度实现了关键突破：
1. 突破“内存墙”：将 SSD 视为 KV Cache 的虚拟延伸
在传统的推理引擎（如 llama.cpp）中，KV Cache（键值缓存）必须驻留在 RAM/VRAM 中，否则速度会骤降。
技术突破：ds4利用 DeepSeek V4 独特的 KV 压缩技术，结合 Mac 顶级的 NVMe SSD 性能（读取可达 7GB/s+），实现了基于磁盘的上下文持久化。
意义：这让 128GB 内存的机器敢于挑战100 万 Token的超长上下文。即使你关闭程序再重启，之前的对话状态可以从 SSD 瞬间“热启动”，无需重新计算消耗大量功率和时间的 Prefill。
2. 突破“通用性瓶颈”：极致的模型特异化优化
大多数推理框架为了支持上百种模型，代码中充斥着复杂的条件分支和通用的计算图。
技术突破：ds4选择了“非通用”。它的 Metal 着色器（Shader）是专门为 DeepSeek V4 的 MoE（混合专家）架构编写的。它对专家的路由机制、专家并行计算的内存对齐进行了“硬编码”级的优化。
意义：这种“量体裁衣”的做法，使得它在处理 284B 这种巨型 MoE 模型时，指令开销和内存抖动几乎降到了硬件极限，跑出了通用引擎难以企及的流畅度。
3. 突破“量化损失”：外科手术式的非对称量化
传统的量化方法（如整网 4-bit）往往在压缩体积的同时严重损伤模型的“智商”。
技术突破：ds4采用了外科手术式的分配策略。它识别出模型中哪些部分是“核心逻辑”（如共享专家、Attention 层），哪些是“冗余专家”（如部分 MoE 路由层）。
意义：它在 120GB 左右的权重体积下，保留了 DeepSeek V4 接近原版的代码生成和逻辑思考能力。
4. 突破“首字延迟”：基于 SHA1 的前缀状态命中
对于 AI 编程助手（Agent）来说，最痛苦的是每次改一行代码就要把上万行的上下文重新输入一遍（Prefill）。
技术突破：antirez 把 Redis 的缓存哲学带到了这里。ds4会对每一段输入的 Token 序列生成SHA1 哈希值。如果你的新请求前缀与之前某次请求一致，它直接从缓存（或 SSD）中提取计算好的中间张量状态。
意义：这让“多轮对话”和“Agent 频繁调用”的响应时间从秒级缩短到了毫秒级，实现了真正的即时响应。
5. 突破“串行限制”：原生支持 MTP（多 Token 预测）
DeepSeek V4 Flash 版的一大杀手锏是支持 MTP 技术，但很多本地引擎尚未适配。
技术突破：ds4是首批原生支持 DeepSeek MTP 架构的本地引擎。它不再是一个 Token 一个 Token 地蹦，而是利用专门的预测头，在一次计算中预测并验证多个 Token。
意义：在贪婪解法下，这直接带来了20%~40% 的速度提升。在高端 Mac 上，284B 模型能跑出 35 tokens/s 的速度，这已经超过了人类的阅读速度上限。
ds4的魅力在于一种“退一步海阔天空”的暴力美学：既然想跑 284B 的大模型，通用框架搞不定，那就抛弃一切通用性，写一个“仅仅只能跑 DeepSeek V4 Flash，并且仅仅只能在 Mac 上跑”的极简程序。结合 antirez 大神恐怖的底层工程能力，最终在消费级硬件上跑出了惊艳的 35+ tokens/s 的生成速度，完全满足了本地 AI 编程助手的需求。
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