LLM Inference Benchmark Explorer
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct op 1× DGX Spark — FP16, vLLM, TP1 inferentiebenchmark
Open deze configuratie in de LLM Inference Benchmark Explorer
| Model | Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct |
|---|---|
| Parameters | 30B |
| Intelligence Index | 9.6 |
| Agentic Index | — |
| Apparaat | 1× DGX Spark |
| Kwantisatie | FP16 |
| Max C | 2 |
| Chatcapaciteit | 8 |
| Agentische capaciteit | 3 |
| TP | — |
| DP | — |
| PP | — |
| Engine | vLLM |
| Speculatieve decodering | — |
| C | TTFT (ms) | TPS (tok/s) | Status |
|---|---|---|---|
| 1 | 171 | 29.86 | PASS |
| 2 | 101 | 24.16 | PASS |
| 4 | 124 | 17.30 | FAIL |
| 8 | 160 | 12.79 | FAIL |
| 16 | 180 | 9.96 | FAIL |
| 32 | 177 | 8.06 | FAIL |
In de meting van OpenZeka bereikte Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct (30B parameters), aangeboden in FP16-formaat met vLLM op 1× DGX Spark, met één verzoek een generatiesnelheid van 29.9 tok/s per verzoek en een time to first token (TTFT) van 171 ms.
Rekening houdend met de snelheidsdoelen en de beschikbare KV-cachecapaciteit, bedraagt de geschatte capaciteit 8 gebruikers voor chatgebruik en 3 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.
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 Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct (30B parameters), aangeboden in FP16-formaat met vLLM op 1× DGX Spark, met één verzoek een generatiesnelheid van 29.9 tok/s per verzoek en een time to first token (TTFT) van 171 ms.
Rekening houdend met de snelheidsdoelen en de beschikbare KV-cachecapaciteit, bedraagt de geschatte capaciteit 8 gebruikers voor chatgebruik en 3 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.