/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 048 576 токенов
Параметры
44,9 млрд
Размер весов
155 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
deepseek_v4 · dense
Базовая модель
Nex-N2.5-Max
Опубликована
28 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

Nex-N2.5-Max-DSpark

nex-agi
Генерация текстаТекст → текст

Черновая модель DSpark от Nex-AGI предлагает токены для спекулятивного декодирования Nex-N2.5-Max и снижения задержки генерации.

116скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены28 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Nex-N2.5-Max-DSpark — черновая модель DSpark от Nex-AGI для ускорения генерации с целевой моделью Nex-N2.5-Max. Она предлагает несколько токенов за шаг, после чего целевая модель проверяет предложения; распределение итоговых ответов остаётся таким же, как у Nex-N2.5-Max. Модель обучена с библиотекой SpecForge на внутренних данных Nex-AGI и наборе OpenPerfectBlend.

Это не самостоятельная языковая модель: её подключают к Nex-N2.5-Max при обслуживании через SGLang. Для спекулятивного декодирования требуется модифицированная версия SGLang от разработчика. В метаданных указаны архитектура DeepSeek V4, 44,9 млрд параметров, контекст 1 048 576 токенов и лицензия Apache 2.0.

Сценарии применения

  • ускорение генерации текста с Nex-N2.5-Max
  • снижение задержки при обслуживании языковой модели
  • спекулятивное декодирование через SGLang

Ограничения

Модель не работает самостоятельно и требует Nex-N2.5-Max вместе с модифицированной версией SGLang. README указывает 77,5 млрд параметров, тогда как метаданные содержат 44,9 млрд.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Nex-N2.5-Max-DSpark

A DSpark draft model for speculative decoding with Nex-N2.5-Max.

This repository contains only the draft model. It is not a standalone language model: it is loaded alongside Nex-N2.5-Max and proposes several tokens per step, which the target model then verifies. The output distribution is that of Nex-N2.5-Max; the draft model only reduces latency.

Model Details

Target modelNex-N2.5-Max
AlgorithmDSpark
Parameters77.5B
PrecisionBF16
Draft block size5
ModalityText

Training

This model was trained with the SpecForge library on a mix of Nex-AGI's in-house data and OpenPerfectBlend.

Deployment

Serve Nex-N2.5-Max with the draft model attached using sglang. Speculative decoding with this draft model requires our customized sglang fork, which is preinstalled in the prebuilt Docker image nexagi/sglang:v0.5.18-nex-patch:

python -m sglang.launch_server \
  --model-path <NEX_N2_5_MAX_MODEL_PATH> \
  --chat-template <NEX_N2_5_MAX_CHAT_TEMPLATE_PATH> \
  --speculative-draft-model-path <NEX_N2_5_MAX_DSPARK_MODEL_PATH> \
  --speculative-algorithm DSPARK \
  --tp-size <TP_SIZE> \
  --mem-fraction-static 0.80 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 30000

For the target model's own deployment options, sampling parameters, and thinking modes, see the Nex-N2.5-Max model card.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Нельзя запустить

Модели нужен vLLM (несколько GPU), но архитектура DeepseekV4ForCausalLMDSpark ему неизвестна.

Класс архитектуры
DeepseekV4ForCausalLMDSpark
Ревизия весов
bcdf1af

0 моделей

    Создать бенчмарк