4× RTX PRO 6000
81,7tok/sAlltag
1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit MTP Quelle
Intelligenz34mit Denkenohne Denken 22
- ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
Lokale KI · Rezept · 4× RTX PRO 6000
GLM-5.2 EXL3 3.0 bpw mit vLLM auf 4× RTX PRO 6000 (500k Kontext, Text)
von jcartu
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysis34mit Denkenohne Denken 22
≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
Engine
- Engine
- vLLM
- Quantisierung
- EXL3/Trellis 3.0 bpw, nvfp4_ds_mla KV
- Modellfamilie
- GLM-5.2
- Kontext
- 512.000
- Kreator
- jcartu
- GitHub-Sterne
- 0
- Repo-Stand
- 27. Juli 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
- 4 × NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell
- Gewichte
- Hauptgewichtbrandonmusic/GLM-5.2-EXL3-TR3-3.0bpw MIT
- Engine
- vLLM
- Kontext
- 512.000 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.
Quellen
- github.com/jcartu/glm52-exl3-blackwell-inference-study/blob/main/ISSUE33_STUDY.md#full-sustained-decode-comparison
- github.com/jcartu/glm52-exl3-blackwell-inference-study/blob/main/ISSUE33_STUDY.md#final-production-versus-matched-stock
- github.com/jcartu/glm52-exl3-blackwell-inference-study
- github.com/jcartu/glm52-exl3-blackwell-inference-study/blob/main/ISSUE33_STUDY.md
- github.com/jcartu/glm52-exl3-blackwell-inference-study/blob/main/results/issue33-upgrade/production-final-dcp2-g9675-owner0-chunk1-pf64-sh16-ckv140k-b3072-max512k-inference-temp1.json
- github.com/jcartu/glm52-exl3-blackwell-inference-study/blob/main/configs/docker-compose.exl3-v20.yml
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