4× RTX PRO 6000
70,7tok/sAlltag
1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit MTP Quelle
Intelligenz34mit Denkenohne Denken 22
- ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
Lokale KI · Rezept · 4× RTX PRO 6000
GLM-5.2 EXL3 3.0 bpw mit vLLM auf 4× RTX PRO 6000 (400k Kontext, Text)
GLM-5.2 EXL3 3.0 bpw mit vLLM auf 4× RTX PRO 6000 (400k Kontext, Text): 81,7 tok/s laut huggingface.co (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).
von 0xSero
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysis34mit Denkenohne Denken 22
≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
Engine
- Engine
- vLLM (EXL3/Trellis-Runtime) local/glm52-exl3-vision:v22-dcpstride
- Quantisierung
- EXL3 TR3 3.0 bpw + NVFP4 DSA-MLA KV
- Modellfamilie
- GLM-5.2
- Kontext
- 400.000
- Kreator
- 0xSero
- GitHub-Sterne
- 11
- Repo-Stand
- 1. Aug. 2026
Messwerte
Alle belegten Werte dieses Rezepts, je mit Bedingung und Quelle. Balken im Verhältnis zum größten Wert der Gruppe.
Decode · 1 Anfrage
Prefill je Kontext
Zeit bis zum ersten Token
Kürzer ist besser.
Was brauche ich
- Hardware
- 4 × NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell
- Gewichte
- Hauptgewichtbrandonmusic/GLM-5.2-EXL3-TR3-3.0bpw MIT
- MTPmalaiwah/GLM-5.2-EXL3-TR3-MTP78 MIT
- Engine
- vLLM (EXL3/Trellis-Runtime) local/glm52-exl3-vision:v22-dcpstride
- Kontext
- 400.000 Token
Hinweise
Was vor dem Nachbauen wichtig ist.
- ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kostenBei 3 bit und weniger kann das Modell spürbar schlechter antworten als das Original. Die Intelligenz-Zahl gilt für das Original.
Quellen
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