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type: "Article"
title: "GLM-5.3-Flash NVFP4/MXFP8 CSF mit SparkRing auf 4× DGX Spark"
description: "GLM-5.3-Flash NVFP4/MXFP8 CSF mit SparkRing auf 4× DGX Spark: Rezept von fujitsupolycom mit Tempo, Bedingung und Quelle je Zahl, Gewichten und Lizenz."
resource: "https://www.contextstudios.ai/de/lokale-ki/fujitsupolycom--glm-5.3-flash-csf-tp4-4x-dgx-spark"
language: "de"
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  by: "process:contextstudios-md/1"
  at: "2026-11-11T03:30:06.654Z"
status: "stable"
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# GLM-5.3-Flash NVFP4/MXFP8 CSF mit SparkRing auf 4× DGX Spark

GLM-5.3-Flash NVFP4/MXFP8 CSF mit SparkRing auf 4× DGX Spark: 68 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).

- Kreator: [fujitsupolycom](https://www.contextstudios.ai/de/lokale-ki/kreatoren/fujitsupolycom.md)
- Engine: vLLM (local-inference-lab Fork) via SparkRing (SIRCL-Collectives, switchless RDMA ueber ConnectX-7), Image Release 2026.10.2
- Quantisierung: NVFP4/MXFP8 CSF QAD (Local Inference Lab)
- Modellfamilie: GLM-5.3-Flash
- Hardware: dgx-spark x4
- Kontext: 1048576
- Artificial Analysis Intelligence Index: 41.8 ([source](https://artificialanalysis.ai/models/glm-5-3-flash))

## Alle Zahlen

- 68 tok/s (Alltag; Alltag, 1 Anfrage, Generierung bei 32K Kontext (Speed-Tabelle; nur als Pfad aus vier Sparks im 8er-Ring gemessen, nicht als Ring aus vier), Thinking immer an (gemessen vor dem Profil-Standard high, also mit Template-Standard max), mit MTP3 (laut Rezept)) — [source](https://github.com/FujitsuPolycom/sparkring#speed)
- decode_tps: 68 (1 Anfrage) — [source](https://github.com/FujitsuPolycom/sparkring#speed)
- decode_tps: 204 (8 parallele Anfragen) — [source](https://github.com/FujitsuPolycom/sparkring#speed)
- prefill_tps: 3165 (1 Anfrage) — [source](https://github.com/FujitsuPolycom/sparkring#speed)

## Gewichte

- [local-inference-lab/GLM-5.3-Flash-NVFP4-MXFP8-CSF-QAD](https://huggingface.co/local-inference-lab/GLM-5.3-Flash-NVFP4-MXFP8-CSF-QAD) (main, other)

[https://github.com/FujitsuPolycom/sparkring](https://github.com/FujitsuPolycom/sparkring)

## Related

- [Lokale KI auf Ihrer Hardware.](https://www.contextstudios.ai/de/lokale-ki.md)