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Lokale KI · Rezept · 2× DGX Spark

Qwen3.8-Flash-Next NVFP4 mit SparkRing auf 2× DGX Spark

Qwen3.8-Flash-Next NVFP4 mit SparkRing auf 2× DGX Spark: 46,5 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 29. Sept. 2026).

von fujitsupolycom

46,5tok/sAlltag

1 Anfrage, Decode bei 16K Kontext (Profil-Tabelle), Thinking on, xhigh

Quelle: github.com
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysis40mit Denken
Anleitung im README Repo

Engine

Engine
vLLM (local-inference-lab Fork) via SparkRing (switchless NCCL ueber ConnectX-7)
Quantisierung
NVFP4 QAD (Local Inference Lab)
Modellfamilie
Qwen3.8-Flash-Next
Kontext
—
Parameter
48 Layer, 512 Experten (MoE); 92,7 GB Safetensors
Kreator
fujitsupolycom
GitHub-Sterne
91
Repo-Stand
6. Okt. 2026

Messwerte

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

Decode · 1 Anfrage

  • Alltag (Decode)46,5 tok/sKontext 16K · 1 Nutzer, je 16K Kontext; Thinking on, xhigh Quelle 

Decode · parallele Anfragen

Summe über alle Streams ist markiert; pro Anfrage ist es entsprechend weniger.

  • 16 parallele Anfragen230 tok/sSpitze (Decode) · Kontext 16K · Thinking on, xhigh Quelle 

Prefill je Kontext

Was brauche ich

Hardware
2 × NVIDIA DGX Spark (GB10)
Engine
vLLM (local-inference-lab Fork) via SparkRing (switchless NCCL ueber ConnectX-7)

Hinweise

Was vor dem Nachbauen wichtig ist.

  • Eigener Kernel nötig

Quellen

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