Lokale KI · Rezept · 1× DGX Spark

Ornith-1.5-122B EXL3 2,58 bpw mit vLLM auf 1× DGX Spark

Ornith-1.5-122B EXL3 2,58 bpw mit vLLM auf 1× DGX Spark: 30,5 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).

von vcruz305

30,5tok/sSpitze

Bestwert der Quelle, 1 Anfrage, Prompt-Typ nicht genannt, greedy, 512 Token, Standard-serve.sh ohne MTP

Quelle: github.com

Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysiskein unabhängiger Wert

≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten

Anleitung im README Repo

Engine: vLLM 0.32.0 + vllm-exl3 Fork 3275819 (-DP2B_CB=2), VLLM_EXL3_COOP=1 + COALESCE_SHARDS=1, BF16-SSM
Quantisierung: EXL3 SAGE 2.58bpw (MixedK, mul1-Codebook, lm_head K=8), BF16 KV
Modellfamilie: Ornith-1.5-122B
Kontext: 262.144
Parameter: 122B MoE, 256 Experten top-8 + 1 Shared (laut README)
Kreator: vcruz305
GitHub-Sterne: 0
Repo-Stand: 22. Okt. 2026

Messwerte

Alle belegten Werte dieses Rezepts, je mit Bedingung und Quelle. Balken im Verhältnis zum größten Wert der Gruppe.

Decode · 1 Anfrage

Spitze (Decode)30,5 tok/sMittel-Decode C=1, Standard-serve.sh (COOP + Coalesce + BF16-SSM, ohne MTP), greedy, 512 Token; Prompt-Typ nicht genannt; Spitze 30,57 Quelle

Prefill je Kontext

2K1.119 tok/sKalt, 2.048 Token Quelle

Zeit bis zum ersten Token

Kürzer ist besser.

Prompt nicht angegeben1.830 msKontext 2K · Kalt, 2.048 Token Quelle

Was brauche ich

Hardware: 1 × NVIDIA DGX Spark (GB10)
Gewichte: Hauptgewichtvcruz305/Ornith-1.5-122B-EXL3-SAGE-2.58bpw MIT
Basisornith-ai/Ornith-1.5-122B MIT
Engine: vLLM 0.32.0 + vllm-exl3 Fork 3275819 (-DP2B_CB=2), VLLM_EXL3_COOP=1 + COALESCE_SHARDS=1, BF16-SSM
Kontext: 262.144 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
tool-calling

Quellen

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Intelligenzkein unabhängiger Wert

Eigener Kernel nötig
Experimentell

EXL3 EAQ v1 4 bpw (4.049 bpw trellis average per quant card), FP8 KVTensorFold tensorfold-native (Zig 0.17.0, pinned d1018b31 + recipe patches/ for EXL3 in the Qwen3.5-MoE engine), image tensorfold-ornith:zig-d1018b3, DFlash2 draftsGewichte Repo Stand 21. Okt. 2026

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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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MiniCPM-V 4.7 35B-A3B EXL3 3.74 bpw mit ExLlamaV3 auf 1× DGX Spark

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60,3tok/sAlltag

1 Anfrage, Prosa-Prompt (Essay), Kontext 2k, ohne Drafter (laut Rezept) Quelle

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

Intelligenz40mit Denken

Eigener Kernel nötig
Lizenz ungeklärt

NVIDIA FP4-QAD-Export (FP4-Local @b9ce18a6): Routed Experts NVFP4 (Gruppe 16), Attention/Shared Expert MXFP8, alle 512 Experten mit 10 pro Token; n-gram-Tabelle per pread von der SSD; FP8 KVTensorFold tensorfold-native (Zig) v1.1.4 (eab85828) + Patches 0001–0017, Image tensorfold-qwen38:v1.1.4-eab8582 (GHCR v1.1.4-eab8582-4baf16137ecd) auf nvcr.io/nvidia/pytorch:26.07-py3, MTP-DraftsGewichte Repo Stand 30. Okt. 2026

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