31 Ekim 2026 CumartesiSayı № 304

Uyarı: Flash Next'i DFlash2'ye Yükseltin, Ortalama %17 Hız Artışı

llama.cpp v0.8.0 sürümü, Qwen3.8-Flash-Next modelinin DFlash2 uyumluluğunu getirerek performans artışı sağladı. Yapılan testlerde DFlash2, kod, liste ve uzun bağlam gibi çeşitli görevlerde ortalama %17 daha yüksek işleme hızı sundu.

Görsel: Reddit LocalLLaMA

Özetle

  1. 1

    DFlash2 artık llama.cpp v0.8.0 ile uyumlu.

  2. 2

    Ortalama %17 daha yüksek throughput (87.9 tps) elde edildi.

  3. 3

    Draft head modeli sadece ~350 MB, önceki 2.2 GB'den çok daha küçük.

  4. 4

    Görsel destekli promptlarda da tutarlı yanıtlar alındı.

Geçtiğimiz günlerde Qwen3.8-Flash-Next modeli için DFlash2 sürümü yayınlanmıştı, ancak ilk etapta llama.cpp ile uyumlu değildi. llama.cpp v0.8.0, DFlash2 desteğini ekleyerek bu eksikliği giderdi ve yazar, kendi quantize ettiği GGUF dosyalarını bu sürümde test etti.

Performans ölçümleri, Apple Silicon M5 Max cihazında, MTP ve DFlash2 için parametre taraması yapıldıktan sonra en uygun ayarlarla gerçekleştirildi. Kullanılan ayarlar MTP için n-max=3, p-min=0.75; DFlash2 için ise n-max=5, p-min=0.75 idi. Ölçümler, kabul oranı (acceptance) üzerinden tps (tokens per second) değerleriyle raporlandı.

Sonuçlar, DFlash2'nin kod (code) ve liste (list) görevlerinde sırasıyla %18 ve %39 oranında, uzun bağlam (6k ctx) görevinde %19 oranında bir hız artışı sağladığını gösterdi. Prose (metin) görevinde ise %3'lük hafif bir gerileme yaşandı ancak bu fark gürültü seviyesinin içinde değerlendirildi. Geometrik ortalama üzerinden bakıldığında DFlash2, MTP'ye kıyasla %17 daha yüksek bir throughput (87.9 tps) elde etti.

DFlash2'nin bir diğer avantajı, draft head modelinin sadece ~350 MB olması; önceki Q4_0 ggml MTP head'i ise 2.2 GB büyüklüğündeydi. Bellek tasarrufu VRAM'e yansımasa da, modelin compute buffer ihtiyacı bu farkı dengeledi. Ayrıca, DFlash2 3.8 27B sürümünün aksine görsel girdileri de işleyebiliyor; görüntü destekli promptlar tutarlı ve kabul edilebilir yanıtlar üretti.

Yöney yorumu

Bu güncelleme, düşük bellek tüketimi ve hız artışı sayesinde yerel LLaMA dağıtımlarının ölçeklenebilirliğini artırıyor; geliştiriciler daha büyük bağlamlarla ve görsel girdilerle çalışabilirken, kullanıcı deneyimi de iyileşiyor.

Yapay zekâ tarafından üretilmiştir.

Haberdeki skorlar

Bu skorların kaynak metinde birebir geçtiği doğrulandı. Bilinen testlerin sonuçları Benchmark sıralamalarına da eklenir.

  • DFlash2 (Q4_K_XL)code throughput (tps) · acceptance
    95.1 tps
  • DFlash2 (Q4_K_XL)list throughput (tps) · acceptance
    127 tps
  • DFlash2 (Q4_K_XL)prose throughput (tps) · acceptance
    51.9 tps
  • DFlash2 (Q4_K_XL)6k context throughput (tps) · acceptance
    95.3 tps
  • DFlash2 (Q4_K_XL)geometric mean throughput (tps) · acceptance
    87.9 tps
Devamı kaynakta

Bu haber Reddit LocalLLaMA kaynağından derlenip Türkçeye aktarıldı. Ayrıntılar ve orijinal metin için oka tıklayın.