Lokale KI · Rezept · 2× DGX Spark

Inkling-Small NVFP4 mit vLLM auf 2× DGX Spark

Inkling-Small NVFP4 mit vLLM auf 2× DGX Spark: 33 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).

von tonyd2wild

33tok/sGemischt

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

Quelle: github.com
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysis28mit Denken

Engine

Engine
vLLM eugr/spark-vllm @sha256:adc80460cea2…
Quantisierung
NVFP4 weights (ModelOpt) + BF16/auto KV
Modellfamilie
Inkling-Small
Kontext
262.144
Kreator
tonyd2wild
GitHub-Sterne
0
Repo-Stand
31. 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)33 tok/sKontext 262K cfg · Median output tok/s (e2e) Quelle 
  • Spitze (Decode)33,9 tok/sKontext 262K cfg · Median decode tok/s, 3×256-Token-Streams, 38-Token-Prompt Quelle 

Zeit bis zum ersten Token

Kürzer ist besser.

  • Prompt nicht angegeben217 msKontext 262K cfg · Median TTFT 0.2174 s Quelle 

Was brauche ich

Hardware
2 × NVIDIA DGX Spark (GB10)
Engine
vLLM eugr/spark-vllm @sha256:adc80460cea2…
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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