Lokale KI · Rezept · 4× RTX PRO 6000

GLM-5.2 EXL3 3.0 bpw mit vLLM auf 4× RTX PRO 6000 (400k Kontext, Vision)

GLM-5.2 EXL3 3.0 bpw mit vLLM auf 4× RTX PRO 6000 (400k Kontext, Vision): 70,7 tok/s laut huggingface.co (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).

von 0xSero

70,7tok/sAlltag

1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit MTP

Quelle: huggingface.co
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysis34mit Denkenohne Denken 22

≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten

Engine

Engine
vLLM (EXL3/Trellis-Runtime) local/glm52-exl3-vision:v21
Quantisierung
EXL3 TR3 3.0 bpw + BF16 MoonViT/PatchMerger, FP8 MLA KV
Modellfamilie
GLM-5.2
Kontext
400.000
Kreator
0xSero
GitHub-Sterne
11
Repo-Stand
1. Sept. 2026

Messwerte

Alle belegten Werte dieses Rezepts, je mit Bedingung und Quelle. Balken im Verhältnis zum größten Wert der Gruppe.

Decode · 1 Anfrage

  • Alltag (Decode)70,7 tok/sSustained C1, 72 Prompt-Token, 30-s-Streaming-Fenster nach Warmup; MTP-Akzeptanz 60.32 % Quelle 
  • Spitze (Decode)70,7 tok/sSustained C1, 72 Prompt-Token, 30-s-Streaming-Fenster nach Warmup; MTP-Akzeptanz 60.32 % Quelle 

Prefill je Kontext

  • 128K926 tok/sCold context probe, synthetischer Prompt Quelle 

Was brauche ich

Hardware
4 × NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell
Engine
vLLM (EXL3/Trellis-Runtime) local/glm52-exl3-vision:v21
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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