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Lokale KI · Rezept · 1× DGX Spark

GLM-5.3-Flash 320B-A18B EXL3 3.05 bpw mit SGLang auf 1× DGX Spark

von 0xSero

10,8tok/sSpitze

1 Anfrage, Bestwert der Quelle

Quelle: huggingface.co
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysis42mit DenkenWert des Originalmodells. Stark komprimiert (~2,3 Bit), Intelligenz dürfte deutlich niedriger liegen.

≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten

Anleitung im README Repo

Engine

Engine
SGLang
Quantisierung
EXL3 mixed: 12 Layer 3.05 bpw + 33 Layer 2.05 bpw (mul1), fp8 KV
Modellfamilie
GLM-5.3-Flash
Kontext
262.144
Parameter
320B MoE / 18B active, 288 routed experts
Kreator
0xSero
GitHub-Sterne
3
Repo-Stand
19. Sept. 2026

Messwerte

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

Für dieses Rezept sind keine Messwerte mit Quelle belegt.

Was brauche ich

Hardware
1 × NVIDIA DGX Spark (GB10)
Engine
SGLang
Kontext
262.144 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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1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit DFlash2 (laut Rezept) Quelle 

Intelligenz42mit DenkenWert des Originalmodells. Stark komprimiert (~2,3 Bit), Intelligenz dürfte deutlich niedriger liegen.
  • ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
  • Experimentell
  • Eigener Kernel nötig
  • Nicht kommerziell

EXL3 2.25 bpw (Drafter EXL3 3.00 bpw)vLLM v0.30.0rc1 @ a00a3544b93eGewichte Repo Stand 25. Sept. 2026

Details

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