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Lokale KI · Rezept · 1× DGX Spark

Nemotron-3.5-Lightning 30B NVFP4 mit vLLM auf 1× DGX Spark

Nemotron-3.5-Lightning 30B NVFP4 mit vLLM auf 1× DGX Spark: 99,5 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).

von r0b0tlab

99,5tok/sGemischt

1 Anfrage, gemischtes Prompt-Set, mit MTP (laut Rezept)

Quelle: github.com
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysis13mit Denken
Anleitung im README Repo

Engine

Engine
vLLM 0.23.1rc1.dev1327+gf25953cc5
Quantisierung
NVFP4 + FP8 KV
Modellfamilie
Nemotron-3.5-Lightning
Kontext
50.016
Parameter
30B total / ~3B active
Kreator
r0b0tlab
GitHub-Sterne
5
Repo-Stand
11. 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)99,5 tok/sConcurrency-Lane C1 output tok/s (8,192-Token-Systems-Allowance) Quelle 
  • Spitze (Decode)99,5 tok/sConcurrency-Lane C1 output tok/s (8,192-Token-Systems-Allowance) Quelle 

Prefill je Kontext

  • Prompt nicht angegeben2.032 tok/sPrefill proxy prompt tok/s (Autor: „proxy“) Quelle 

Zeit bis zum ersten Token

Kürzer ist besser.

  • Prompt nicht angegeben94 msLatency-Lane TTFT Quelle 

Was brauche ich

Hardware
1 × NVIDIA DGX Spark (GB10)
Engine
vLLM 0.23.1rc1.dev1327+gf25953cc5
Kontext
50.016 Token

Quellen

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Intelligenzkein unabhängiger Wert
  • ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
  • 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

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Intelligenzkein unabhängiger Wert
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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

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