72 saatte dört open-weight model; 24GB'a sığan tek model NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt
r/LocalLLaMA'daki bir özet, 72 saatte çıkan dört open-weight modeli sıralıyor: Meta Muse Spark Open (816B toplam, 42B aktif), Reflection Beam (501B, 23B aktif), DeepSeek V4.1 Flash 1017 (510GB repo) ve NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt (74B, 9B aktif).
24GB GPU'yu hedefleyen tek model Bolt: 2 bit'e kadar quantization-aware eğitimle ağırlıklar 22GB, üstüne 1,7GB vision projector geliyor; KV cache için pay çok az kalıyor. Beam'in en küçük resmi checkpoint'i NVFP4 ile 294GB. Boyutlar gönderiden alındı, LLMScale tahmini değil.
vLLM, Kimi K3 için NVIDIA GB300'e özel bir decode yolu ekledi. Ajan destekli CuTe DSL kernel'leri, tek NVLink alanındaki 8 ya da 16 GPU üzerinde attention, MoE ve iletişimi birleştiriyor. Katman başına decode süresi 130'dan 69 mikrosaniyeye iniyor.
Spekülasyon olmadan batch 1–64 aralığında throughput TP16'da 1,62–1,92 kat, TP8'de 1,31–1,58 kat artıyor. DSpark ile (sentetik AL=6) TP16'da batch 1, standart vLLM'deki 488'e karşı 842 token/s'ye ulaşıyor. Uzun context'te decode context parallelism KV cache'i GPU'lara bölüyor.
Intel, Crescent Island kod adlı GPU'sunu D-Series olarak adlandırdı. D270'te 32 Xe3P çekirdeği, 256 XMX motoru ve 32 MB L2 cache bulunuyor. Kart 1,3 PFLOPS FP8 performans sunuyor, FP4'ten FP64'e formatları destekliyor ve 350 W, hava soğutmalı, PCIe Gen5 x16 tasarımda. Intel'in kendi sürümünde 160 GB LPDDR5X var, ODM tasarımları 480 GB'a çıkıyor. Bant genişliği 1,5 TB/s.
Bu kapasite, büyük ağırlıkları ve uzun context KV cache'ini tek kartta tutmaya yetebilir. Ancak decode bant genişliğine bağlı olduğundan 1,5 TB/s hızı sınırlar. Fiyat henüz açıklanmadı.
vLLM'in prefill-decode ayrıştırmalı serving'inde decode node'u artık KV cache'i prefill node'una geri gönderebiliyor. Böylece agent konuşmalarının sonraki turlarında önceki context yeniden hesaplanmıyor. Prefill'de prefix caching kapalı 1P1D EC2 P5en kurulumunda, uzun prompt'larda TTFT Qwen3-32B için 1,6 kata, GLM-5-FP8 için 3,3 kata kadar düştü.
Bedeli decode VRAM'i ödüyor. Biten isteklerin KV blokları decoder_kv_blocks_ttl süresince (varsayılan 480 sn) tutuluyor, yani boştaki oturumlar süre dolana kadar bellek kaplıyor.
Ollama v0.40.0 ile Apple Silicon'da varsayılan runtime artık MLX. MLX'in desteklediği model mimarileri otomatik olarak MLX üzerinde çalışıyor. Listede qwen3.8, gemma4, qwen3.6, qwen3.5 ve embedding modeli embeddinggemma-2 yer alıyor. Test edildikçe yeni modeller eklenecek.
Mac'lerde inference backend'i herhangi bir ayar gerekmeden değişiyor. Sürüm notları hız ya da bellek rakamı vermiyor, bu yüzden throughput ve bellek kullanımını kendi donanımınızda yeniden ölçün.
Mistral, Mistral Large 4'ün önizleme sürümünü API üzerinden sundu: toplam 1T, aktif 49B parametreli bir MoE model; 3.800 NVIDIA Grace Blackwell GPU üzerinde eğitildi. Açık ağırlıkların bu ayın sonunda yayımlanacağı söyleniyor. Artificial Analysis'te 38 puan alıyor; Mistral Large 3'ün puanı 9'du.
Kendi donanımında çalıştıracaklar için: token başına hesaplama 49B aktif parametreye göre ölçekleniyor, ama 1T ağırlığın tamamı bellekte durmalı; donanım alt sınırını compute değil VRAM belirliyor. Model config'i henüz açık olmadığından bellek tahmini yok.
LLMScale