Lokale KI · Rezept · 1× DGX Spark

Nemotron-Labs-3-Puzzle 75B-A9B NVFP4 mit vLLM auf 1× DGX Spark

Nemotron-Labs-3-Puzzle 75B-A9B NVFP4 mit vLLM auf 1× DGX Spark: 27,7 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).

von drowzeys

27,7tok/sSpitze

1 Anfrage, Bestwert der Quelle

Quelle: github.com
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysiskein unabhängiger Wert

Engine

Engine
vLLM
Quantisierung
NVFP4 + NVFP4 KV
Modellfamilie
Nemotron-Labs-3-Puzzle
Kontext
1.048.576
Parameter
75B / 9B active
Kreator
drowzeys
GitHub-Sterne
5
Repo-Stand
17. Aug. 2026

Messwerte

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

Decode · 1 Anfrage

  • Spitze (Decode)27,7 tok/sKontext 1024→256 · Catch-up: graphs+cutlass+fp8 KV Quelle 

Zeit bis zum ersten Token

Kürzer ist besser.

Was brauche ich

Hardware
1 × NVIDIA DGX Spark (GB10)
Engine
vLLM
Kontext
1.048.576 Token

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  • Lizenz ungeklärt

24GB pack: IQ2_XXS experts (2.0625 bits), NVFP4 Mamba projections, Q8_0 attention/latent projections/lm_head; bf16 KVTensorFold tensorfold-native v1.1.6 (eea9dc9c) + recipe patches/ (Bolt lane backend, libbolt.so CUDA forward pass), LiLiCorr draftsGewichte Repo Stand 1. Nov. 2026

Details
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  • Eigener Kernel nötig

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Intelligenz40mit Denken
  • Eigener Kernel nötig
  • Lizenz ungeklärt

NVIDIA FP4-QAD-Export (FP4-Local @b9ce18a6): Routed Experts NVFP4 (Gruppe 16), Attention/Shared Expert MXFP8, alle 512 Experten mit 10 pro Token; n-gram-Tabelle per pread von der SSD; FP8 KVTensorFold tensorfold-native (Zig) v1.1.4 (eab85828) + Patches 0001–0017, Image tensorfold-qwen38:v1.1.4-eab8582 (GHCR v1.1.4-eab8582-4baf16137ecd) auf nvcr.io/nvidia/pytorch:26.07-py3, MTP-DraftsGewichte Repo Stand 30. Okt. 2026

Details

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