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Lokale KI · Rezept · 1× DGX Spark

Qwen3.8-Flash-Next INT4-AutoRound (v5.2) auf 1× DGX Spark

Qwen3.8-Flash-Next INT4-AutoRound (v5.2) auf 1× DGX Spark: 86,3 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 29. Sept. 2026).

von myllmbox

86,3tok/sSpitze

1 Anfrage, Code-Prompt (TypeScript), Thinking off, v5.2-Tabelle

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

Engine

Engine
vLLM 0.30 (RecoverSSM, dynamischer Draft-Depth bis 7, sampled Drafts mit Block-Verifikation, 16 Seats) — Kit v5.2
Quantisierung
INT4-AutoRound (azampatti): int4-Experten, fp8-Seitenschichten, fp8-n-gram-Tabelle (49 GB, von Disk)
Modellfamilie
Qwen3.8-Flash-Next
Kontext
—
Parameter
48 Layer, 512 Experten (MoE); 124 GB Safetensors
Kreator
myllmbox
GitHub-Sterne
120
Repo-Stand
5. 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)64,7 tok/sMixed (code + explanation), c=1, Thinking off, Mittel aus 3 Runs Quelle 
  • Spitze (Decode)86,3 tok/sCode (TypeScript), c=1, Thinking off; Thinking-on-Peak (pasture): 110.8; Peak @16 Streams (mixed, Thinking off): 414 aggregiert Quelle 

Prefill je Kontext

Zeit bis zum ersten Token

Kürzer ist besser.

  • Prompt nicht angegeben1 msKontext 1K · 1k-Prompt, 0.57 s Quelle 

Was brauche ich

Hardware
1 × NVIDIA DGX Spark (GB10)
Engine
vLLM 0.30 (RecoverSSM, dynamischer Draft-Depth bis 7, sampled Drafts mit Block-Verifikation, 16 Seats) — Kit v5.2

Hinweise

Was vor dem Nachbauen wichtig ist.

  • Eigener Kernel nötig

Quellen

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Intelligenzkein unabhängiger Wert
  • Eigener Kernel nötig
  • Lizenz ungeklärt

INT4-AutoRound (GPTQ int4, Top-5-Experten) + FP8 n-gram-Tabelle, FP8 KVTensorFold tensorfold-native (Zig, zig-flashnext db281878 + patches), Image ghcr.io/miaai-lab/qwen3.8-flash-dual-dgx-sparks-tensorfold:zig-db28187-f3e1300f4f62, TP=2 über CX7/RoCE, MTP + Copy-Drafts (QUANT=int4ar)Gewichte Repo Stand 8. Okt. 2026

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1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit MTP (laut Rezept) Quelle 

Intelligenz40mit Denken
  • Eigener Kernel nötig
  • Lizenz ungeklärt

NVFP4 (nvidia, Experten) + FP8 n-gram/MTP, FP8 KVTensorFold tensorfold-native (Zig, zig-flashnext db281878 + patches), Image ghcr.io/miaai-lab/qwen3.8-flash-dual-dgx-sparks-tensorfold:zig-db28187-f3e1300f4f62, TP=2 über CX7/RoCE, MTP + Copy-DraftsGewichte Repo Stand 8. Okt. 2026

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