Lokale KI · Rezept · 1× DGX Spark

Qwen3.8-Flash-Next 180B NVFP4 mit SGLang auf 1× DGX Spark

Qwen3.8-Flash-Next 180B NVFP4 mit SGLang auf 1× DGX Spark: 26,4 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).

von r0b0tlab

26,4tok/sAlltag

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

Quelle: github.com
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysis40mit Denken

Engine

Engine
SGLang 84cf99860e30 (gepatcht)
Quantisierung
NVFP4 W4A4 Experts + FP8 MTP
Modellfamilie
Qwen3.8-Flash-Next
Kontext
262.144
Parameter
180B-A4B (laut Schwesterrepo)
Kreator
r0b0tlab
GitHub-Sterne
9
Repo-Stand
13. Sept. 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)26,4 tok/sShort-lane request-E2E PROSE C1 (inkl. Prefill/TTFT) Quelle 
  • Gemischt (Decode)37,3 tok/sKontext 2048 out · Dedicated c1 ×5 median, 16 Prompts, thinking off, temp 0; NEXTN acceptance length 3.3817 Quelle 
  • Spitze (Decode)40,7 tok/sKontext 512 out · Ladder c1 ×3 median Quelle 

Was brauche ich

Hardware
1 × NVIDIA DGX Spark (GB10)
Gewichte
Engine
SGLang 84cf99860e30 (gepatcht)
Kontext
262.144 Token

Verwandte Rezepte

2× DGX Spark
89,3tok/sAlltag

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

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 26. Okt. 2026

Details
2× DGX Spark
74tok/sAlltag

1 Anfrage, Prosa-Prompt (lange Story), Thinking off, mit MTP Quelle 

Intelligenz40mit Denken
  • Eigener Kernel nötig
  • Lizenz ungeklärt

INT4-AutoRound (azampatti): int4-Experten, fp8-Seitenschichten; n-gram-Tabelle beim Laden fp8 → NVFP4, halb pro Box auf der GPU; KV-Pin 29G/Box (1.829.182 Tokens)vLLM 0.30 (Image myllmbox/qwen38-flash-next-cluster-vllm:v5.2; RecoverSSM, dynamischer Draft-Depth 3–7 in Full-CUDA-Graphs, sampled Drafts + Block-Verifikation, One-Shot-RoCE-All-Reduce, Dual-Rail, TP=2, 64 Seats) — Kit v5.2Gewichte Repo Stand 29. Okt. 2026

Details

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