LLM Inference Benchmark Explorer

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 op DGX B300 — FP8, vLLM, TP2, speculatieve decodering k=3 inferentiebenchmark

Open deze configuratie in de LLM Inference Benchmark Explorer

ModelDeepSeek-V4.1-Flash-1017
Parameters763B
Intelligence Index—
Agentic Index—
ApparaatDGX B300
KwantisatieFP8
Max C256+
Chatcapaciteit1024+
Agentische capaciteit384+
TP2
DP—
PP—
EnginevLLM
Speculatieve decoderingJa
CTTFT (ms)TPS (tok/s)Status
137402.97PASS
247326.75PASS
455280.68PASS
868223.49PASS
1687161.57PASS
32110132.71PASS
64115101.10PASS
12818969.49PASS
25649045.68PASS

In de meting van OpenZeka bereikte DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (763B parameters), aangeboden in FP8-formaat met vLLM en speculatieve decodering op DGX B300 (TP=2), met één verzoek een generatiesnelheid van 403 tok/s per verzoek en een time to first token (TTFT) van 37 ms.

Alleen rekening houdend met de snelheidsdoelen (de KV-cachelimiet is voor deze configuratie niet berekend), bedraagt de geschatte capaciteit ten minste 1,024 gebruikers voor chatgebruik en ten minste 384 voor agentisch gebruik. De realistische capaciteit ligt waarschijnlijk tussen deze twee waarden. In scenario's waarin programmeren, toolgebruik, lange workflows en multi-agentgebruik overheersen, benadert de capaciteit de agentische schatting; waar kortere interacties, standaardgesprekken en lichtere taken overheersen, benadert zij de chatschatting.

„Ten minste” betekent dat de configuratie zelfs bij de hoogste geteste belasting aan de snelheidsdoelen voldeed, zodat de werkelijke capaciteit hoger kan zijn.

Opmerkingen: DSpark k=3, 1M context. Model: deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017

De waarden van Intelligence Index en Agentic Index worden gepubliceerd door Artificial Analysis en worden hier met bronvermelding overgenomen.