# deepseek-ai/DeepSpec

> Полный пайплайн для обучения и оценки draft-моделей speculative decoding: подготовка данных, обучение против кэша target-модели и замер acceptance на бенчмарках. Поддерживает алгоритмы DSpark, DFlash и Eagle3.

- Магнитуда: 0,9 из 10 — Ровно
- Звёзды: 7 255 всего · +1 звезда по замерам 2026-10-29, 00:11–03:43 UTC, к вечеру ≈ 3
- Доверие к звёздам: рост звёзд выглядит естественно
- Категория: Языковые модели · Язык: Python · Лицензия: MIT · Создан: 2026-06-26 · Последний коммит: 2026-07-09
- GitHub: https://github.com/deepseek-ai/DeepSpec · Страница: https://gitnova.dev/r/deepseek-ai/DeepSpec

## Чем пригодится

- Обучить draft-модель для ускорения инференса Qwen3-4B на одном узле с 8 GPU
- Замерить acceptance speculative decoding на gsm8k и humaneval с готовым чекпоинтом
- Подготовить target cache из open-perfectblend для обучения новой draft-модели

## Почему он здесь

- По замерам счётчика за 2026-10-29 (UTC), 00:11–03:43: 7254 → 7255 звёзд (+1). Это прирост за указанный интервал.
- Расчётный прогноз на конец суток: около +3 звёзд; учитывает наблюдаемый прирост и предыдущий день.

## Доверие к звёздам

Рост звёзд выглядит естественно.

Метки доверия к звёздам — эвристики по поведению репозитория, а не проверка каждого, кто поставил звезду.

## Цифры

- Форков: 693
- Issues и pull requests: 87
- Наблюдателей: 34
- В среднем за неделю: 3 в день
- Обычный темп: 4 в день
- Звёзд за последний час (по замерам): 0

## Звёзды по дням за 30 дней (от старых к новым, сегодня — неполный день)

2026-09-30 … 2026-10-29: 6, 2, 1, 3, 3, 6, 2, 2, 4, 4, 2, 6, 8, 1, 2, 5, 1, 2, 4, 2, 11, 4, 2, 4, 1, 3, 6, 4, 2, 1

## Магнитуда по дням за 14 дней

10-16 1,1, 10-17 0,8, 10-18 0,8, 10-19 1,1, 10-20 1,1, 10-21 1,6, 10-22 1,2, 10-23 0,9, 10-24 1,2, 10-25 0,8, 10-26 1,2, 10-27 1,5, 10-28 1,2, 10-29 0,9

## Похожие по описанию

1. **deepseek-ai/FlashMLA** — 1,3 · Ровно · Языковые модели · C++ · +0 звёзд по замерам 2026-10-29, 00:09–03:42 UTC, к вечеру ≈ 4
   Библиотека оптимизированных attention-ядер от DeepSeek (sparse и dense) для инференса DeepSeek-V4.1 на NVIDIA GPU и Huawei Ascend NPU с поддержкой FP8/FP4 KV-кэша.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/deepseek-ai/FlashMLA.md
2. **KohakuBlueleaf/KohakuMossTrainer** — 0,6 · Ровно · Языковые модели · Python · +0 звёзд по замерам 2026-10-29, 00:11–03:44 UTC, к вечеру ≈ 2
   Фреймворк для дообучения MOSS-Image: все алгоритмы LyCORIS и полный файнтюн на текстово-изображенческих данных в нативном разрешении, плюс инференс, на Windows и Linux от 6 ГБ видеопамяти до мульти-GPU.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/KohakuBlueleaf/KohakuMossTrainer.md

---

Магнитуда (0–10) — насколько быстро и необычно сейчас растёт интерес к репозиторию. Это не оценка качества.
Дни — по UTC. «Уже сегодня» — факт, «к вечеру ≈» — прогноз.
Описания и сценарии пишет модель (DeepSeek V4.1 Flash) по README, в деталях возможны ошибки: конкретные утверждения (замеры, скорость, железо) проверяйте в самом репозитории.
Данные на 2026-10-29 03:46 UTC, обновление каждые 30 минут.