1 Anfrage, Decode bei 16K Kontext (Profil-Tabelle), Thinking immer an, max Quelle
- Eigener Kernel nötig
Ihr Ziel
Sichtbar werden, wo KI antwortet
Prozesse automatisieren
Ein Produkt bauen
KI-Agenten einsetzen
Systeme verbinden und modernisieren
Wissen, wo wir stehen
Use Cases
CRMKundenbeziehungen stärkenBeliebtE-CommerceOnline-Umsatz steigernBuchungssystem24/7 Termine annehmenProjektmanagementTeams koordinierenRechnungswesenSchneller bezahlt werdenAnalyticsDatenbasiert entscheidenLokale KI · Rezept · 1× Mac
GLM-5.3-Flash 320B-A18B Q4_K mit mlx-serve (ds4) auf 1× Mac (M5 Ultra): 35,8 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 29. Sept. 2026).
von drowzeys
1 Anfrage, llmprobe-Standardprompt, Thinking an, mit eingebettetem MTP (2 Draft-Token) (laut Rezept)
Quelle: github.comAlle belegten Werte dieses Rezepts, je mit Bedingung und Quelle. Balken im Verhältnis zum größten Wert der Gruppe.
Kürzer ist besser.
Was vor dem Nachbauen wichtig ist.
1 Anfrage, Decode bei 16K Kontext (Profil-Tabelle), Thinking immer an, max Quelle
Prosa-Decode, 1 Request; Qualität (FP8-KV, 4-bit dense): GSM8K 98,8 % / HumanEval 95,7 % / HumanEval+ & MBPP+ 86,5 % Quelle
1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit DFlash2 (laut Rezept) Quelle
1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit DFlash2 (laut Rezept) Quelle
1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit DFlash2 (laut Rezept) Quelle
1 Anfrage, Decode bei 16K Kontext (Profil-Tabelle), Thinking immer an, max; Peak C=8 (Profil dient max. 8 Requests) Quelle
Im Workshop klären wir, welche Modelle und welche Hardware zu Ihren Aufgaben passen, und bauen den ersten Agenten auf Ihrer Infrastruktur.