LLM Inference Benchmark Explorer
GLM-5.2 op 8× DGX Spark — NVFP4, vLLM, TP8 inferentiebenchmark
Open deze configuratie in de LLM Inference Benchmark Explorer
| Model | GLM-5.2 |
|---|---|
| Parameters | 753B |
| Intelligence Index | 33.7 |
| Agentic Index | 38.4 |
| Apparaat | 8× DGX Spark |
| Kwantisatie | NVFP4 |
| Max C | 1 |
| Chatcapaciteit | 4 |
| Agentische capaciteit | 1 |
| TP | 8 |
| DP | — |
| PP | — |
| Engine | vLLM |
| Speculatieve decodering | — |
| C | TTFT (ms) | TPS (tok/s) | Status |
|---|---|---|---|
| 1 | 451 | 24.86 | PASS |
| 2 | 1305 | 17.99 | FAIL |
| 4 | 1125 | 13.98 | FAIL |
| 8 | 8745 | 7.91 | FAIL |
In de meting van OpenZeka bereikte GLM-5.2 (753B parameters), aangeboden in NVFP4-formaat met vLLM op 8× DGX Spark (TP=8), met één verzoek een generatiesnelheid van 24.9 tok/s per verzoek en een time to first token (TTFT) van 451 ms.
Rekening houdend met de snelheidsdoelen en de beschikbare KV-cachecapaciteit, bedraagt de geschatte capaciteit 4 gebruikers voor chatgebruik en 1 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.
Opmerkingen: Original, 128K context. Model: nvidia/GLM-5.2-NVFP4
De waarden van Intelligence Index en Agentic Index worden gepubliceerd door Artificial Analysis en worden hier met bronvermelding overgenomen.
In de meting van OpenZeka bereikte GLM-5.2 (753B parameters), aangeboden in NVFP4-formaat met vLLM op 8× DGX Spark (TP=8), met één verzoek een generatiesnelheid van 24.9 tok/s per verzoek en een time to first token (TTFT) van 451 ms.
Rekening houdend met de snelheidsdoelen en de beschikbare KV-cachecapaciteit, bedraagt de geschatte capaciteit 4 gebruikers voor chatgebruik en 1 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.