4× DGX Spark üzerinde GLM-5.3-Flash — FP8, vLLM, TP4 çıkarım benchmark'ı
Bu yapılandırmayı LLM Çıkarım Benchmark Gezgini'nde aç
| Model | GLM-5.3-Flash |
|---|---|
| Parametre | 321B |
| Zekâ Endeksi | 41.8 |
| Agentic Endeksi | 50.9 |
| Cihaz | 4× DGX Spark |
| Kuantizasyon | FP8 |
| Maks C | 2 |
| Chat Kapasitesi | 8 |
| Agentic Kapasitesi | 3 |
| TP | 4 |
| DP | — |
| PP | — |
| Inference Engine | vLLM |
| Spekülatif Kod Çözme | — |
| C | TTFT (ms) | TPS (tok/s) | Durum |
|---|---|---|---|
| 1 | 383 | 29.61 | PASS |
| 2 | 558 | 20.85 | PASS |
| 4 | 706 | 13.52 | FAIL |
OpenZeka'nın ölçümünde, 4× DGX Spark üzerinde vLLM ile FP8 formatında sunulan GLM-5.3-Flash (321B parametre, TP=4), tek istekte istek başına 29,6 tok/s üretim hızına ve 383 ms ilk token süresine (TTFT) ulaştı.
Hız hedefleri ve kullanılabilir KV önbelleği kapasitesi göz önünde bulundurulduğunda, tahmini kapasite chat kullanımı için 8, agentic kullanım için 3 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.
Notlar: Model: zai-org/GLM-5.3-Flash, 500K context (full-precision FP8)
Zekâ Endeksi ve Agentic Endeksi değerleri Artificial Analysis tarafından yayımlanmıştır ve kaynak belirtilerek burada aktarılmıştır.
OpenZeka'nın ölçümünde, 4× DGX Spark üzerinde vLLM ile FP8 formatında sunulan GLM-5.3-Flash (321B parametre, TP=4), tek istekte istek başına 29,6 tok/s üretim hızına ve 383 ms ilk token süresine (TTFT) ulaştı.
Hız hedefleri ve kullanılabilir KV önbelleği kapasitesi göz önünde bulundurulduğunda, tahmini kapasite chat kullanımı için 8, agentic kullanım için 3 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.