2× DGX Spark
36,1tok/sAlltag
1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit DFlash2 (laut Rezept) Quelle
Intelligenz42mit Denken
- ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
- Eigener Kernel nötig
- Nicht kommerziell
- Lizenz ungeklärt
Engine
- Engine
- vLLM 0.28.0 (+ sm_121 sparse-indexer patch)
- Quantisierung
- NVFP4 weights + FP8 KV
- Modellfamilie
- GLM-5.3-Flash
- Kontext
- 262.144
- Parameter
- 320B total / 18B active
- Kreator
- tonyd2wild
- GitHub-Sterne
- 191
- Repo-Stand
- 25. Sept. 2026
Messwerte
Alle belegten Werte dieses Rezepts, je mit Bedingung und Quelle. Balken im Verhältnis zum größten Wert der Gruppe.
Für dieses Rezept sind keine Messwerte mit Quelle belegt.
Was brauche ich
- Hardware
- 2 × NVIDIA DGX Spark (GB10)
- Gewichte
- Hauptgewichtnvidia/GLM-5.3-Flash-NVFP4 MIT
- otherRedHatAI/GLM-5.3-Flash-NVFP4 MIT
- Draft-Modellincoai/GLM-5.3-Flash-DFlash2 Nicht kommerziell · CC-BY-NC-ND-4.0
- Basiszai-org/GLM-5.3-Flash MIT
- otherdrowzeys/keys-GLM-5.3-Flash-NVFP4-ablit-l15-45-anchorstock MIT
- Engine
- vLLM 0.28.0 (+ sm_121 sparse-indexer patch)
- Kontext
- 262.144 Token
Hinweise
Was vor dem Nachbauen wichtig ist.
- Eigener Kernel nötig
- Zugang auf Anfrage
- Nicht kommerziell
Quellen
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- Eigener Kernel nötig
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1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit DFlash2 (laut Rezept) Quelle
Intelligenz42mit DenkenWert des Originalmodells. Stark komprimiert (~2,3 Bit), Intelligenz dürfte deutlich niedriger liegen.
- ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
- Experimentell
- Eigener Kernel nötig
- Nicht kommerziell
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1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit DFlash2 (laut Rezept) Quelle
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- Nicht kommerziell
- Lizenz ungeklärt
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1 Anfrage, Prosa-Prompt, ohne Spekulation Quelle
Intelligenz42mit Denken
- ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
- Teils im Arbeitsspeicher
Lokale KI im eigenen Unternehmen?
Im Workshop klären wir, welche Modelle und welche Hardware zu Ihren Aufgaben passen, und bauen den ersten Agenten auf Ihrer Infrastruktur.