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Lokale KI · Rezept · 2× RTX PRO 6000

GLM-5.3-Flash EXL3 mit vLLM auf 2× RTX PRO 6000

von brandonmusic

152tok/sSpitze

1 Anfrage, Bestwert der Quelle, Kontext 64k

Quelle: huggingface.co
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysis42mit Denken

≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten

Anleitung im README Repo

Engine

Engine
vLLM
Quantisierung
EXL3/TR3 uniform K4 (Routed Experts) + NVFP4 MLA KV
Modellfamilie
GLM-5.3-Flash
Kontext
131.072
Kreator
brandonmusic
GitHub-Sterne
41
Repo-Stand
10. 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
2 × NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell
Gewichte
Engine
vLLM
Kontext
131.072 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.
  • Eigene Laufzeit
  • NC-Lizenz (Entwurf)
  • Nicht kommerziell
  • Lizenz ungeklärt

Quellen

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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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