antirez/ds4：README 来源编辑指南

antirez/ds4 的 README 将项目描述为"DeepSeek 4 Flash and PRO local inference engine for Metal, CUDA and ROCm"。本文只整理仓库能直接核验的内容，不把星标、Fork 或宣传语当成质量证明。README 在"README"下的说明是：DwarfStar is a small native inference engine optimized first for DeepSeek V4 Flash. It also supports GLM 5.2 and, on very high-memory machines, DeepSeek V4 PRO. It is self-contained and deliberately narrow, not a general GGUF runner.。这给出的首先是项目边界，而不是已经完成的生产验证。

从 README 的"README"和相关条目看，读者可以先判断它是否解决自己的具体问题：NVIDIA CUDA, including multi-GPU systems and DGX Spark.。如果你的目标与这段说明不一致，就不应仅凭项目热度采用它。这里保留原项目名、命令和组件名，方便回到一手来源核对。 README 还列出了另一条可核对的信息：Metal, the primary target, on Macs with 96 GB or more. Smaller machines。这类原文条目可以帮助读者设计试运行步骤，但不能代替自己的环境测试。

README 把工作方式分散写在"README"等段落中。可确认的线索包括：Model support is intentionally opportunistic. The project follows the best open weights for useful local machine sizes, especially 128 GB laptops and 512 GB workstations. A model may be removed when a better replacement arrives.。这篇整理没有把未写出的架构、性能或安全边界补成结论；真正的运行链仍应结合仓库目录、配置文件和版本标签检查。

第一次安装应从 README 给出的入口开始。当前可复核的命令是： make # macOS Metal make cuda-spark # Linux CUDA, DGX Spark / GB10 make cuda-generic # Linux CUDA, other local CUDA GPUs make strix-halo # Linux ROCm, AMD Strix Halo make cpu # CPU-only diagnostics build 如果仓库没有提供命令，本文不会替它编造安装步骤，而是建议先打开 README 的"Motivations"部分，确认系统依赖、默认端口和首次初始化动作。

日常使用的细节取决于项目实际文档。README 的"Acknowledgements to llama.cpp and GGML"段落提到：ds4.c does not link against GGML, but it exists thanks to the path opened by the llama.cpp project and the kernels, quantization formats, GGUF ecosystem, and hard-won engineering knowledge developed there.。对于配置文件、环境变量、权限和数据目录，当前稿只记录来源明确的部分；未写明的默认值必须在测试环境中验证，并保留可回滚的配置副本。 同一部分还提到：ROCm on Strix Halo systems such as the Framework Desktop.。