Lokale KI · Rezept · 1× DGX Spark

Qwen3.8-27B NVFP4 mit SGLang auf 1× DGX Spark (Weschera)

Qwen3.8-27B NVFP4 mit SGLang auf 1× DGX Spark (Weschera): 25,2 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 29. Sept. 2026).

von Weschera

25,2tok/sGemischt

1 Anfrage, gemischtes Prompt-Set, mit DFlash2 (laut Rezept)

Quelle: github.com

Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysiskein unabhängiger Wert

Anleitung im README Repo

Engine: SGLang
Quantisierung: NVFP4 (RadixArk) + BF16-Draft; quantized lm_head-Adapter (TP=1, 256-token selector chunks, FP32 top-k — r0b0tlab-Ansatz)
Modellfamilie: Qwen3.8-27B
Kontext: 262.144
Parameter: 27B (dicht, hybrid Gated-DeltaNet VLM lt. Schwester-Repo)
Kreator: Weschera
GitHub-Sterne: 29
Repo-Stand: 21. 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)25,2 tok/sKontext 1024 in / 256 out · Ladder C1, Median aus 3 Quelle
Spitze (Decode)42 tok/sKontext 512 in / 2048 out · Dedicated C1, Median aus 5 Runs, gate-qualified boot (Boot-Lottery-Gate MIN_TPS=39); synthetic random tokens ~ worst case für den Drafter; Block-8-Vorgänger 34.08, r0b0tlab 28.38 Quelle

Was brauche ich

Hardware: 1 × NVIDIA DGX Spark (GB10)
Gewichte: HauptgewichtRadixArk/Qwen3.8-27B-NVFP4 Apache-2.0
Draft-Modellz-lab/Qwen3.8-27B-DFlash2 Apache-2.0
Engine: SGLang
Kontext: 262.144 Token

Hinweise

Was vor dem Nachbauen wichtig ist.

Eigener Kernel nötig

Quellen

github.com/Weschera/Qwen3.8-27B-NVFP4-DFlash2-DGX-Spark/blob/main/README.md

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