2× DGX Spark
36,1tok/sAlltag
1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit DFlash2 (laut Rezept) Quelle
Intelligenz42mit Denken
- ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
- Eigener Kernel nötig
- Nicht kommerziell
- Lizenz ungeklärt
Lokale KI · Rezept · 4× RTX PRO 6000
GLM-5.3-Flash NVFP4 mit vLLM auf 4× RTX PRO 6000 (mit DFlash)
Engine
- Engine
- vLLM Jovian Judgement Community r7/r8
- Quantisierung
- NVFP4 weights + FP8 KV (fp8_ds_mla); DFlash2-Draft MXFP8
- Modellfamilie
- GLM-5.3-Flash
- Kontext
- 262.144
- Kreator
- brandonmmusic-max
- GitHub-Sterne
- 0
- Repo-Stand
- 31. Aug. 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
- 4 × NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell
- Gewichte
- Hauptgewichtlocal-inference-lab/GLM-5.3-Flash-NVFP4 MIT
- Draft-Modellincoai/GLM-5.3-Flash-DFlash2 Nicht kommerziell · CC-BY-NC-ND-4.0
- Engine
- vLLM Jovian Judgement Community r7/r8
- Kontext
- 262.144 Token
Hinweise
Was vor dem Nachbauen wichtig ist.
- Forschung
- Nicht kommerziell
Quellen
- github.com/brandonmmusic-max/glm-5.3-flash-nvfp4-jovian-benchmarks#interactive-and-concurrency-results
- github.com/brandonmmusic-max/glm-5.3-flash-nvfp4-jovian-benchmarks#exact-cold-prefill
- github.com/brandonmmusic-max/glm-5.3-flash-nvfp4-jovian-benchmarks
- github.com/brandonmmusic-max/glm53-flash-quant-tradeoff
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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
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Intelligenz42mit Denken
- ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
- Teils im Arbeitsspeicher
Lokale KI im eigenen Unternehmen?
Im Workshop klären wir, welche Modelle und welche Hardware zu Ihren Aufgaben passen, und bauen den ersten Agenten auf Ihrer Infrastruktur.