Lokale KI · Rezept · 1× DGX Spark

Qwen3.6-35B-A3B NVFP4 mit vLLM auf 1× DGX Spark (64k Kontext)

Qwen3.6-35B-A3B NVFP4 mit vLLM auf 1× DGX Spark (64k Kontext): 79,7 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).

von r0b0tlab

79,7tok/sGemischt

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

Quelle: github.com
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysis18mit Denkenohne Denken 15

Engine

Engine
vLLM 0.24.1-dev
Quantisierung
NVFP4 experts + FP8 dense (compressed-tensors) + FP8 KV
Modellfamilie
Qwen3.6-35B-A3B
Kontext
65.536
Parameter
35B total / 3B active MoE
Kreator
r0b0tlab
GitHub-Sterne
7
Repo-Stand
10. Juli 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)79,7 tok/sKontext 2048 Prompt, depth 0 · Llama-benchy tg128, 3 Läufe Quelle 
  • Spitze (Decode)87 tok/sKontext 2048 Prompt + depth 16,384 · Llama-benchy Quelle 

Prefill je Kontext

  • 2048 + depth 16,3845.527 tok/sLlama-benchy; TTFR 3,339.0 ms Quelle 

Was brauche ich

Hardware
1 × NVIDIA DGX Spark (GB10)
Gewichte
Engine
vLLM 0.24.1-dev
Kontext
65.536 Token

Verwandte Rezepte

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71,8tok/sAlltag

1 Anfrage, Prosa-Prompt (gesampelt, Thinking aus), mit LiLiCorr (laut Rezept) Quelle 

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

Details

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