Niklas Lenz

KI-InfrastrukturEigene SoftwareNachprüfbar

Unternehmer und Engineer — lokale KI-Systeme vom Rack bis zur Software, gebaut, betrieben und öffentlich gemessen.

Was ich mache

Mac Studio M5 Ultra (256 GB) · 4 DGX Sparks (4 × 128 GB) · RTX 5090 (32 GB) · RTX 5060 Ti (16 GB) · jede Messung mit Roh-Ausgabe

Was ich kann

Vom Rack bis zur Software.

Engine-Entwicklung

Ich entwickle an TensorFold mit, einer Inference-Engine für Apple Silicon und NVIDIA. Metal-Patch gemergt: Qwen3.8-27B auf dem M5 Ultra mit 10 bis 12 % mehr Prefill, Tokens identisch. Dazu ein Server-Fix in TensorFold und gemergte Pfade für 32-GB-Karten in weiteren Repos.

Gemergte Pull Requests, Stand 04.11.2026

KI-Infrastruktur

Vier Sparks per Direktkabel im Ring, RDMA mit rund 100 Gb/s, dazu Mac Studio und RTX-Karten. Aufbau, Netzwerk und Betrieb.

Inference & Quantisierung

EXL3, GGUF, MLX 4-bit, NVFP4, INT4-AutoRound: Prefill, Decode, Kontext und Parallelität auf Apple Silicon, GB10 und RTX.

Mess-System

Register mit über 8.700 Messzeilen, feste Testlisten, Seed 42, unabhängige Prüfung vor jeder Veröffentlichung. Eigene Fehler offen korrigiert.

Stand 04.11.2026

Web & Daten

niklaslenz.com entsteht aus den Messdaten: Seitengenerator, statisches Hosting, 2.391 Roh-Dateien öffentlich.

Stand 04.11.2026

Spiele & Produktion

RTS-Spiel für Sprachmodelle mit festem Seed und Replay-Prüfung, ohne npm-Abhängigkeiten. Dazu Bild-, Video- und Stimmenmodelle lokal im Test.

Messen

Jedes Modell auf eigener Hardware — 16, 32, 128, 256 und 512 GB.
Tempo, Kontext, Qualität: gleiche Methode, jede Zahl mit Roh-Ausgabe und Befehl.

Bauen

Eigene Patches in der TensorFold-Szene, ein Mess-System, ein Seitengenerator — und der Betrieb der Hardware, auf der alles läuft.

Zeigen

Rangliste und Rohdaten auf niklaslenz.com, Code auf GitHub.
Was nicht klappt, steht offen dabei.

Highlights

Was bisher gelaufen ist.

Alles nachprüfbar.