Lokale KI · Rezept · 1× DGX Spark

Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B IQ4_NL mit llama.cpp auf 1× DGX Spark

Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B IQ4_NL mit llama.cpp auf 1× DGX Spark: 113 tok/s laut huggingface.co (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).

von vcruz305

113tok/sGemischt

1 Anfrage, gemischtes Prompt-Set, ohne Spekulation

Quelle: huggingface.co

Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysis13mit Denken

≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten

Anleitung im README Repo

Engine: llama.cpp b1-70dfba5
Quantisierung: GGUF Q4_0 (empfohlen); IQ4_NL, MXFP4_MOE, Q5_0, Q8_0, Mixed Q2_0/Q4_0
Modellfamilie: Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B
Kontext: —
Parameter: 30B total / 3B active
Kreator: vcruz305
GitHub-Sterne: 5
Repo-Stand: 11. Aug. 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)113 tok/sQ2_0-Q4_0-2.47BPW; ein standardisierter 128-Token-Lauf, gleicher Prompt (Länge nicht angegeben), volle GPU-Offload Quelle
Spitze (Decode)113 tok/sQ2_0-Q4_0-2.47BPW; ein standardisierter 128-Token-Lauf, gleicher Prompt (Länge nicht angegeben), volle GPU-Offload Quelle

Prefill je Kontext

Prompt nicht angegeben141 tok/sQ2_0-Q4_0-2.47BPW; „Spark prompt tok/s“, gleicher Lauf Quelle

Was brauche ich

Hardware: 1 × NVIDIA DGX Spark (GB10)
Gewichte: Hauptgewichtvcruz305/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF other
Basisnvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16 other
Engine: llama.cpp b1-70dfba5

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.
Lizenz ungeklärt

Quellen

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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

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Intelligenzkein unabhängiger Wert

Eigener Kernel nötig

EXL3 SAGE 3.74bpw (Kopf/Vision 8-bit), FP16-KV (8K) bzw. Q4-KV (262K)ExLlamaV3 Fork vcruz305 (master, gemessen dc778646 / 475461e9) + TabbyAPI Fork vcruz305Gewichte Repo Stand 14. Okt. 2026

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59,4tok/sAlltag

1 Anfrage, Chat-Prompt (20 Prompts, Thinking aus), ohne Drafting (Standardprofil) Quelle

Intelligenzkein unabhängiger Wert

Eigener Kernel nötig

EXL3 6.08 bpw (28,3 GB), FP16 KV; nur Textpfad (Vision-Tower wird von ExLlamaV3 nicht ausgeführt)ExLlamaV3 1.5.0 (Fork r0b0tlab/exllamav3-r0b0t, Branch minicpm-v4.7-dspark @ 5ddae7d12448), torch 2.14.0+cu130Gewichte Repo Stand 14. Okt. 2026

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1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit DFlash2 (laut Rezept) Quelle

Intelligenz34mit Denken ohne Denken 20

Eigener Kernel nötig

MLX affine 4-bit (g64) + FP8 KV, FP8-PrefillTensorFold v0.6.0 (c464617) + 5 Patches, Image ghcr.io/miaai-lab/qwen3.8-27b-dgx-spark-tensorfold:v0.6.0, DFlash2-DraftsGewichte Repo Stand 1. Okt. 2026

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Messwerte

Decode · 1 Anfrage

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