純手寫

2× A100-80GB 實測 ：73.4 GiB 拆成 24.2 + 26.2 GB，GLM再給細節 
。手写

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參考資料（截至 2026-08-29）
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• TensorSharp 倉庫與架構卡片（glm.md / qwen38-flash-next.md） ：https://github.com/zhongkaifu/TensorSharp
• GLM-5.3-Flash 官方文檔 ：https://docs.bigmodel.cn
• Qwen3.8-Flash-Next：https://github.com/QwenLM/Qwen3.8-Flash-Next
• 把 284B 的GLM DeepSeek V4 Flash 裝進純 .NET》 ：https://www.cnblogs.com/shanyou/p/22138494

可審計  。手写純 .NET 推理引擎 TensorSharp 把兩者都接進了主幹——兩個全新的GLM GGUF 架構 id（glm5next和 qwen4exp），per-sequence slot 並發均可用。手写--n-cpu-moeoffload、GLM是手写"能跑"和"跑得快"的取舍，以 5.3-Flash 複用 GlmDsaModel的GLM先例看 ，三天後
，手写兩側 n_ubatch均為 2048：

tg64 decode：73.5 tok/s vs llama.cpp 的GLM 36.6 tok/s
，落地那天的手写適配成本大概率接近零
。TS_Q4E_TOKEN_GRAPH=0可逐級回落到逐層融合 kernel  、GLM

Qwen 3.8 Flash Next：一個 token ，手写切換請求隻是GLM引用交換，

TensorSharp 的實現思路值得展開，作為對照，它的意義在於 ：推理棧從"旁邊起一個 Python/C++ 進程、用於調試和 A/B 。KDA/MLA 層混合、支持多圖與多輪會話 。不需要容器套娃 。--tp N在該架構上實際是層切分（容量特性，逐 token 重放 。

工程邊界也寫得清楚，

prefill 持平、幾乎處處都是非標件。池化 indexer）在模型層被抽象掉
。符合"KV 緩存大幅縮小"的理論預期——這組數字自洽 ，320B 總參、
prefill 互有勝負：pp2048 2014 vs 2070，文檔寫得很誠實） 。提供 CLI、這個項目有個一以貫之的傳統 ：用記錄下來的 token id 做前向對比
，現在可以把 TensorSharp 放進 PoC 清單了。

架構換得很徹底：45 層主幹中 34 層用 KDA 線性注意力 ，

GLM-5.3-Flash：decode 2.0× llama.cpp

先澄清一個容易誤讀的點：GLM-5.3-Flash 不是旗艦 5.3 的蒸餾版，可單步調試、按形狀鍵控緩存 、進而在 2-bit 權重上放大路由分歧——所以默認關閉。

並發不做假 。直寫 CUDA/cuBLAS 、-sm layer也隻換來約 10% 的 prefill 提升。

如果你所在的團隊是 .NET 技術棧，首日開源）和阿裏 Qwen3.8-Flash-Next 同日發布。不是速度特性）。說明它的模型層抽象經受住了範式切換的考驗，18B 激活的 MoE，

性能數據是同機同權重背靠背測的 ：2× RTX PRO 6000 Blackwell（96 GB）、pp32768 1446 vs 1483。

對 .NET 團隊來說 ，以及一條 100% 托管代碼的純 C# CPU 路徑——零原生依賴 ，decode 翻倍，後端矩陣覆蓋 GGML CUDA / Vulkan / Metal
、殘差是 ×4 流形約束超連接。README 與架構卡片同步入庫
。

為什麽這對 .NET 團隊重要

把這兩次支持放在一起，架構跟進速度。decode 約 56 tok/s，這是生產級軟件的做法。AA 綜合智能指數 57 分 ，智譜 GLM-5.3-Flash（MIT 許可 ，原生 262K 上下文。llama.cpp 的 -sm row直接拒絕加載這個架構，UD-Q2_K_XL（101 GiB）、所以走 per-sequence state holder ：每個在途請求持有自己的全套狀態
，2.0 倍
。GDN 遞歸狀態 + QSA indexer 緩存 + PLE 曆史沒有分頁布局可言
，一張捕獲圖

Qwen3.8-Flash-Next 是 Qwen4 架構的先導預覽 ：125B MoE（512 專家、架構差異（288 路由專家 、

8 月 26 日
 ，以及 Ollama / OpenAI 兼容的 HTTP API 。這點我個人很看重：--tp張量並行被幹淨地拒絕（該架構不切權重
 ，

旗艦 GLM-5.3 本體的權重仍在安全評估流程中 。可信度比單點宣傳高得多。外加 ×4 超連接殘差流——對現有 GGUF 引擎來說 ，--cpu-moe可以把占 checkpoint 92% 的路由專家放在係統內存，

如果你的 .NET 團隊正在評估本地推理方案，GLM-5.3-Flash（KDA+DSA+mHC）和 Qwen3.8-Flash-Next（GDN+QSA+門控殘差）高度同構——前沿模型正在集體轉向"線性+稀疏注意力混合"範式 。

TensorSharp 的實現方式是複用：與 GLM-5.2 共用同一個原生執行器、而不是為每個模型打補丁。直接讀取 GGUF 權重 ，Gated DeltaNet 遞歸層與全注意力層交錯（部分掛在 Qwen Sparse Attention 的 indexer 後麵）
，整條鏈路可讀的托管代碼比 10% 的性能差距值錢。我認為有三個信號值得 .NET 架構師注意。

第三，而是重新訓練的基座——GLM-5 係列首個原生多模態模型 ，政企這類有合規審計要求的場景 ，再到逐算子路徑，MLX，

一個月前它完成的兩個動作已經說明了這個項目的坐標：7 月 31 日讓 284B 的 DeepSeek V4 Flash 在純 .NET 上服務化（OpenAI 兼容接口 + continuous batching），層切分 、這篇文章值得你花五分鍾。TensorSharp 三天內接入兩個新架構 id，

多卡輸出逐字節一致。與同後端 llama.cpp 逐 token 對齊；並發 slot 輸出與單流溫度 0 的結果逐字節一致；批量 decode 會改變 GEMM 形狀、在 3× RTX PRO 6000 上長上下文 prefill 反超 llama.cpp 最高 1.5 倍。prefill 約 1520–1550 tok/s、全程不需要 Python 環境 、全部 48 層、請用層切分）；NextN/MTP 投機解碼尚未實現；層切分、對金融、激活約 6B）+ 51B N-gram 嵌入塊，因為它體現了這個項目的工程哲學：

融合到圖級 。

先給結論 ，8 月 19 日合入 GLM-5.2（744B）支持，HTTP 遞請求"變成了進程內的一等公民
 。最終 mixer 、正確性驗收標準 。

第一，單雙卡貪心輸出 SHA-256 相同
 。LM head——整 token 前向組成（幾乎）一張 CUDA graph，部署形態。不搬狀態字節
、11 層用 NoPE MLA + 稀疏注意力（pool 化的 lightning indexer） ，不重建圖。同一個 GlmDsaModel，ASP.NET Core Web UI ，把"並發是否正確"變成可自動回歸的精確斷言，落到工程上的直接收益是 KV 緩存較 GLM-5.3 降約 4.4 倍  。定價為旗艦的 1/10 。又想把大模型推理收進自己的進程裏
，

第二，讓顯存不足的機器也能跑（GLM-5.2 上 pp2048 從 915.9 掉到 94.7 tok/s
，多模態通過 GLM-OCR ViT 的 mmproj-BF16.gguf接入
，

背景：TensorSharp 是什麽

TensorSharp 是一個原生 .NET LLM 推理引擎（.NET 10） ，交互式 REPL、圖內 PLE 、pp16384 1692 vs 1690 ，嵌入、不需要 WSL、

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