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Lokale KI · Rezept · 1× DGX Spark

GLM-5.3-Flash EXL3 mit vLLM auf 1× DGX Spark

von vcruz305

17,2tok/sGemischt

1 Anfrage, gemischtes Prompt-Set, Kontext 64k, mit MTP (laut Rezept)

Quelle: github.com
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysis42mit DenkenWert des Originalmodells. Stark komprimiert (~2,1 Bit), Intelligenz dürfte deutlich niedriger liegen.

≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten

Anleitung im README Repo

Engine

Engine
vLLM vllm-exl3 >= 0.3.1
Quantisierung
EXL3 K2 + 6 Layer K3 (2.14 bpw routed)
Modellfamilie
GLM-5.3-Flash
Kontext
65.536
Kreator
vcruz305
GitHub-Sterne
2
Repo-Stand
13. 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
1 × NVIDIA DGX Spark (GB10)
Engine
vLLM vllm-exl3 >= 0.3.1
Kontext
65.536 Token

Hinweise

Was vor dem Nachbauen wichtig ist.

  • ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kostenBei 3 bit und weniger kann das Modell spürbar schlechter antworten als das Original. Die Intelligenz-Zahl gilt für das Original.
  • Eigener Kernel nötig

Quellen

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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

EXL3 2.25 bpw (Drafter EXL3 3.00 bpw)vLLM v0.30.0rc1 @ a00a3544b93eGewichte Repo Stand 25. Sept. 2026

Details

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