2 台 DGX Spark 上运行的本地 LLM 横向对比

有三个模型能跑 过去一周 flash 模型集体更新: Qwen3.8-Flash-Next GLM-5.3-FLash DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp(之前没有 Vision) 比较幸运的是这几个模型刚刚好都能在两台 DGX Spark 上面跑起来，直接爽吃。 横向比较 在这三个模型里面来回切换了好多次，说一下使用体验： 速度层面： Qwen3.8-Flash-Next > DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp > GLM-5.3-FLash 代码质量: GLM-5.3-FLash > DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp > Qwen3.8-Flash-Next 图形理解: GLM-5.3-FLash > Qwen3.8-Flash-Next > DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 比较细节的是 GLM-5.3-FLash 有两个量化版本 EXL3 和 NVFP4： NVFP4 的 prefill 更快（加载历史会话更快） 1500t/s 左右，比 EXL3 1000t/s 快很多 EXL3 的 decode 更快（吐字更快） 28t/s ，比 NVFP4 20t/s 快很多 主观结论 我主要是用 Hermes ，这三个模型其实都已经非常不错了，没有找到什么明显瑕疵。 总的来说如果要 绝对质量 ，用 GLM-5.3-FLash ; 要 绝对速度 ，用 Qwen3.8-Flash-Next 。 DeepSeek V4 Flash 有点中不溜，而且图像理解似乎有点近视，看不清图片细节，实测被上面两个模型爆杀。 现在每天日常在用 Qwen3.8-Flash-Next :D