如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
在 NVIDIA DGX Spark(GB10 / sm_121a)上使用 DFlash 推测解码的 AEON-7/Qwen3.6-35B-A3B-heretic-NVFP4 生产级稳定部署。
[!IMPORTANT] 请先阅读要求部分。此镜像及其权重专为搭载 PyTorch nightly cu130 的 DGX Spark(GB10 / sm_120-121 Blackwell)调优。未经重新构建,它将无法在 Hopper、Ampere、B200 或其他 Blackwell 变体上运行。
[!IMPORTANT] 请先阅读要求部分。此镜像及其权重专为搭载 PyTorch nightly cu130 的 DGX Spark(GB10 / sm_120-121 Blackwell)调优。未经重新构建,它将无法在 Hopper、Ampere、B200 或其他 Blackwell 变体上运行。
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 模型 | AEON-7/Qwen3.6-35B-A3B-heretic-NVFP4(约 22 GB,保留多模态能力) |
| 草稿模型 | z-lab/Qwen3.6-35B-A3B-DFlash(约 905 MB,支持公开***拉取) |
| 硬件 | DGX Spark(NVIDIA GB10,128 GB 统一内存,sm_121a) |
| 镜像 | ghcr.io/aeon-7/vllm-spark-omni-q36:v1.2(约 9 GB 压缩后) |
DGX Spark,生产配置(--max-num-seqs 128,--max-model-len 262144,--max-num-batched-tokens 65536,DFlash 推测解码 k=15)。混合领域提示集,enable_thinking=false 以确保解码速率测量准确。
| 统计量 | tok/s |
|---|---|
| 中位数 | 83.9 |
| p95 | 127.5 |
| 最小值 | 41.1 |
| 最大值 | 127.5 |
差异反映了不同提示类型的 DFlash 接受率差异——数学/代码提示可达 127 tok/s;开放式提示稳定在 60-90 tok/s。当 DFlash 达到稳态摊销后,1000 token 输出的解码速率攀升至 ~118 tok/s。
| 并发数 | 错误数 | 总 tok/s | 单请求解码 p50 | TTFT p50 | TTFT p95 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 0 | 102.9 | 109.1 | 111 ms | 111 ms |
| 4 | 0 | 128.1 | 48.5 | 191 ms | 191 ms |
| 16 | 0 | 227.6 | 19.3 | 501 ms | 503 ms |
| 64 | 0 | 310.8 | 6.9 | 1.07 s | 11.2 s |
| 128 | 0 | 313.6 | 6.5 | 14.1 s | 46.7 s |
完整基准测试中 1200+ 请求零错误。
并发数从 64 开始,总吞吐量稳定在 ~313 tok/s——这是 GB10 在该 35B 激活-3B MoE(带线性注意力层)+ DFlash 草稿模型开销下的计算瓶颈。聊天体验最佳并发数:4-16(TTFT
[!IMPORTANT] 如果您在 2026-04-19 之前克隆了草稿模型,必须重新拉取。早期的草稿模型存在长上下文 bug,会在约 16K tokens 后导致
cudaErrorIllegalAddress崩溃。修复版本已于 2026-04-19 在 HF 上发布。
[!IMPORTANT] 如果您在 2026-04-19 之前克隆了草稿模型,必须重新拉取。早期的草稿模型存在长上下文 bug,会在约 16K tokens 后导致
cudaErrorIllegalAddress崩溃。修复版本已于 2026-04-19 在 HF 上发布。
# 1. 预检检查 — 确认匿名拉取正常
docker pull ghcr.io/aeon-7/vllm-spark-omni-q36:v1.2
# 2. 将两个模型拉取到标准路径
sudo mkdir -p /opt/qwen36 && sudo chown $USER:$USER /opt/qwen36
cd /opt/qwen36
export HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1
hf download AEON-7/Qwen3.6-35B-A3B-heretic-NVFP4 --local-dir ./qwen36-nvfp4 &
hf download z-lab/Qwen3.6-35B-A3B-DFlash --local-dir ./qwen36-dflash &
wait
# 3. 获取 compose 文件
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/AEON-7/Qwen3.6-NVFP4-DFlash/main/examples/docker-compose.yml \
-o docker-compose.yml
# 4. 启动服务器(3-5 分钟后出现 "Application startup complete")
docker compose up -d
docker compose logs -f
# 5. 冒烟测试(使用 temperature=0 进行贪婪解码 → 最大化 DFlash 加速)
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "qwen36-fast",
"messages": [{"role":"user","content":"What is 17 × 23?"}],
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0
}'
如果 max_tokens
₿ ***(BTC)
Ξ ***(ETH)
◎ ***(SOL)
DgQsjHdAnT5PNLQTNpJdpLS3tYGpVcsHQCkpoiAKsw8t
ⓜ ***(XMR)
836XrSKw4R76vNi3QPJ5Fa9ugcyvE2cWmKSPv3AhpTNNKvqP8v5ba9JRL4Vh7UnFNjDz3E2GXZDVVenu3rkZaNdUFhjAvgd
*** Layer 2 网络(Base、、Optimism、Polygon 等)和 EVM 兼容可发送至同一***地址。
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