LLM Çıkarım Benchmark Gezgini

DGX B300 üzerinde DeepSeek-V4.1-Flash-1017 — FP8, vLLM, TP2, spekülatif kod çözme k=3 çıkarım benchmark'ı

Bu yapılandırmayı LLM Çıkarım Benchmark Gezgini'nde aç

ModelDeepSeek-V4.1-Flash-1017
Parametre763B
Zekâ Endeksi—
Agentic Endeksi—
CihazDGX B300
KuantizasyonFP8
Maks C256+
Chat Kapasitesi1024+
Agentic Kapasitesi384+
TP2
DP—
PP—
Inference EnginevLLM
Spekülatif Kod ÇözmeEvet
CTTFT (ms)TPS (tok/s)Durum
137402.97PASS
247326.75PASS
455280.68PASS
868223.49PASS
1687161.57PASS
32110132.71PASS
64115101.10PASS
12818969.49PASS
25649045.68PASS

OpenZeka'nın ölçümünde, DGX B300 üzerinde vLLM ile FP8 formatında ve spekülatif kod çözmeyle sunulan DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (763B parametre, TP=2), tek istekte istek başına 403 tok/s üretim hızına ve 37 ms ilk token süresine (TTFT) ulaştı.

Yalnızca hız hedefleri göz önünde bulundurulduğunda (bu yapılandırma için KV önbelleği sınırı hesaplanmadı), tahmini kapasite chat kullanımı için en az 1.024, agentic kullanım için en az 384 kullanıcıdır. Gerçekçi kapasite muhtemelen bu iki değer arasında olacaktır. Kodlama, araç kullanımı, uzun iş akışları ve çoklu ajan kullanımının ağırlıklı olduğu senaryolarda kapasite agentic tahmine yaklaşırken; daha kısa etkileşimlerin, standart sohbetlerin ve daha hafif görevlerin ağırlıkta olduğu kullanımlarda chat tahminine yaklaşacaktır.

“En az”, yapılandırmanın test edilen en yüksek yükte bile hız hedeflerini karşıladığı, yani gerçek kapasitenin daha yüksek olabileceği anlamına gelir.

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

Zekâ Endeksi ve Agentic Endeksi değerleri Artificial Analysis tarafından yayımlanmıştır ve kaynak belirtilerek burada aktarılmıştır.