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Lokale KI · Rezept · 1× DGX Spark

Muse-Glimmer-30B NVFP4 mit vLLM auf 1× DGX Spark

Muse-Glimmer-30B NVFP4 mit vLLM auf 1× DGX Spark: 10,3 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).

von r0b0tlab

10,3tok/sGemischt

1 Anfrage, gemischtes Prompt-Set, ohne Spekulation

Quelle: github.com
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysis18mit Denken
Anleitung im README Repo

Engine

Engine
vLLM
Quantisierung
NVFP4 (ModelOpt 0.45, eigene Quantisierung; Gewichte nicht publiziert)
Modellfamilie
Muse-Glimmer-30B
Kontext
131.072
Parameter
29.6B dense
Kreator
r0b0tlab
GitHub-Sterne
0
Repo-Stand
15. Aug. 2026

Messwerte

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

Decode · 1 Anfrage

  • Gemischt (Decode)10,3 tok/sSingle-stream decode ~10.3 tok/s (README mit „~“); BF16 ~4.2; Median TPOT ~95 ms Quelle 
  • Spitze (Decode)10,3 tok/sSingle-stream decode ~10.3 tok/s (README mit „~“); BF16 ~4.2; Median TPOT ~95 ms Quelle 

Was brauche ich

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

Hinweise

Was vor dem Nachbauen wichtig ist.

  • Experimentell
  • Eigener Kernel nötig

Quellen

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  • Eigener Kernel nötig
  • 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

EXL3 6.08 bpw (28,3 GB), FP16 KV; nur Textpfad (Vision-Tower wird von ExLlamaV3 nicht ausgeführt)ExLlamaV3 1.5.0 (Fork r0b0tlab/exllamav3-r0b0t, Branch minicpm-v4.7-dspark @ 5ddae7d12448), torch 2.14.0+cu130Gewichte Repo Stand 14. Okt. 2026

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

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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