@陳瑋 LM Studio GPU使用率偏低的原因有几种可能，帮你排查一下： 模型没有完全加载到显存 — 在LM Studio的模型设置里，确认 GPU Offload 滑块拉到最右（100%），如果只加载了部分层到GPU，剩下的在CPU跑，GPU使用率就会只有一半。加载后看显存占用是否接近满载。 MOE模型（混合专家模型） — 如果你跑的是 Qwen 3.6 35B A3B 这类 MOE 模型，GPU使用率天然不会到100%，因为每次只激活一部分专家。50%左右的使用率对 MOE 模型来说是正常的。如果你跑的是稠密模型（Dense Model）如 Qwen 3.6 27B 全量，那才应该接近满载。 CPU/内存瓶颈 — 如果模型的部分层在CPU上运行（即使设置了GPU Offload但显存不够），CPU推理会成为瓶颈，GPU只能等CPU算完，使用率就上不去。检查任务管理器，看CPU是否满载而GPU在空等。 电源/散热限制 — 笔记本或ITX小机箱可能因为温度或功耗墙降频，导致GPU没有全力跑。用 GPU-Z 看 PerfCap Reason 是 Power 还是 Thermal。 你跑的是什么模型？显存多大？方便截图看一下 LM Studio 的设置页吗？

跑通27b来补充下资料，我给你置顶

很有参考意义，我最近打算上车2080ti22试试

我说怎么看着怪怪的

接入 Hermes Hermes 支持任意 OpenAI 兼容 API 端点。以下通过交互式命令添加本机 llama-server： $ hermes model Current model: deepseek-v4-flash Active provider: DeepSeek Custom OpenAI-compatible endpoint configuration: API base URL [e.g. https://api.example.com/v1]: http://192.168.5.84:8000/v1 API key [optional]: Verified endpoint via http://192.168.5.84:8000/v1/models (1 model(s) visible) Select API compatibility mode: 1. Auto-detect [current] 2. Chat Completions 3. Responses / Codex 4. Anthropic Messages Choice [1-4, Enter to keep current/detected]: API mode: auto-detect Detected model: ./models/qwen3.6/Qwen3.6-27B-GGUF-4.262bpw-imatrix.gguf Use this model? [Y/n]: Context length in tokens [leave blank for auto-detect]: 65536 Display name [192.168.5.84:8000]: Default model set to: ./models/qwen3.6/Qwen3.6-27B-GGUF-4.262bpw-imatrix.gguf (via http://192.168.5.84:8000/v1) 💾 Saved to custom providers as "192.168.5.84:8000" (edit in config.yaml) 配置要点： Base URL：http://<llama-server IP>:8000/v1，注意路径必须以 /v1 结尾 API Key：留空，本地 llama-server 不需要 API Mode：选择 Auto-detect 即可（或 Chat Completions） Context Length：手动填入 65536（与 -c 参数一致） 启动参数需保留 --jinja：否则 Hermes 发来的 tools 参数会被忽略，工具调用功能失效 上下文压缩配置 Hermes 默认会在上下文占用达到阈值后自动压缩历史消息，避免超 context 窗口。以下是 Hermes 查询当前配置的对话： ──────────────────────────────────────── ● the context window compact/compression threshold for the current model you are using ──────────────────────────────────────── ╭─ ⚕ Hermes ───────────────────────────────────────────╮ Here's what's configured for your session: compression: enabled: true threshold: 0.8 target_ratio: 0.2 protect_last_n: 20 hygiene_hard_message_limit: 400 How it works: - threshold: 0.8 — 当上下文占用达到 80% 时触发压缩 - target_ratio: 0.2 — 压缩后上下文裁剪至原大小的 ~20% - protect_last_n: 20 — 保护最近 20 条消息不被压缩 - hygiene_hard_message_limit: 400 — 消息数达 400 条时强制重置，防止上下文退化 ╰──────────────────────────────────────────────────────╯ 对应 ~/.hermes/config.yaml： compression: enabled: true threshold: 0.8 target_ratio: 0.2 protect_last_n: 20 hygiene_hard_message_limit: 400 辅助模型（Aux Model）配置 辅助模型是 Hermes 专用于后台任务（上下文压缩、标题生成、视觉分析、session search）的独立模型， 不占用主模型算力。默认 auto 会回退到主模型（Qwen3.6-27B），对 27B 来说浪费且慢。 以下是将 aux 改为 DeepSeek 云端模型的对话： ──────────────────────────────────────── ● ok, i am not aware of the concept of "aux model". what the aux model for? ──────────────────────────────────────── ╭─ ⚕ Hermes ───────────────────────────────────────────╮ An auxiliary (aux) model is a separate, usually cheaper and faster model that Hermes uses for background tasks: 1. Context compression — 当上下文达 80%，Hermes 需压缩历史消息。不用主模型做（浪费且慢） 2. Vision tasks — 图片/浏览器视觉分析 3. Session search — 搜索和排序过去对话 Your current setup: compression: provider: auto model: '' auto 会尝试找 OPENROUTER_API_KEY 或 GOOGLE_API_KEY， 没有则回退到主模型 Qwen3.6-27B ╰──────────────────────────────────────────────────────╯ ──────────────────────────────────────── ● i see. please set the aux model to be deepseek-v4-flash ──────────────────────────────────────── ╭─ ⚕ Hermes ───────────────────────────────────────────╮ Done. The auxiliary compression model is now set to: auxiliary.compression: provider: deepseek model: deepseek-v3-flash This will take effect the next time compression triggers (when your context hits 80%). ╰──────────────────────────────────────────────────────╯ 等效指令： hermes config set auxiliary.compression.provider deepseek hermes config set auxiliary.compression.model deepseek-v3-flash 配置后上下文压缩和标题生成都走云端 flash 模型（瞬间返回，不阻塞对话），本地 27B 模型专注推理。 验证：Hermes + llama-server 联调成功 以下是 Hermes 接入 Qwen3.6-27B 后的对话，确认模型、agent 和工具链协同正常。 ● btw, who are you? the model, the agent (hermes), or the combined? ──────────────────────────────────────── ╭─ ⚕ Hermes ─────────────────────────────────────────╮ I'm the combination of both — but it's worth being precise about what each part is: The model (Qwen3.6-27B) is just a pattern-matching engine. It's a 27-billion-parameter neural network that predicts the next token. By itself, it has no memory, no tools, and no persistent identity. It doesn't know what Hermes is. Hermes is the framework — the agent loop, the tools, the memory system, the session management, the skills, the config. It's the scaffolding that gives the model capabilities it wouldn't have on its own. But Hermes has no intelligence of its own — it's just code that routes prompts and parses responses. What you're talking to is the emergent result of putting them together: the model running inside Hermes' agent loop, with access to tools, persistent memory, skills, and session history. The model provides the reasoning, Hermes provides the body and long-term memory. If I had to put a name to it, I'd say I'm an instance of Qwen3.6-27B running as a Hermes agent. The persona, the memory of you, the ability to run terminal commands and read files — all of that is the combination working together. Neither part is enough on its own. 模型准确描述了自身架构（模型 vs agent 的分工），验证了： llama-server --jinja 生效（工具调用模板正确注入） 27B IQ4_XS imatrix 量化质量正常（语义理解、逻辑连贯） Hermes agent loop 完整（模型有 self-awareness 而非幻觉） Hermes Agent 自助压测 Hermes 对 llama-server 进行自助压测，以下是完整对话： ──────────────────────────────────────── ● what is the pp and tg performance of the current model? ──────────────────────────────────────── ╭─ ⚕ Hermes ───────────────────────────────────────────╮ Let me check your model setup and see if I can find performance data. ╰──────────────────────────────────────────────────────╯ ┊ 💻 preparing terminal… ┊ 💻 $ grep -A10 'model:' ~/.hermes/config.yaml | head -15 ┊ 💻 $ curl -s http://192.168.5.84:8000/v1/models ... ┊ 💻 $ curl -s http://192.168.5.84:8000/health ... ┊ 💻 $ hermes insights --days 1 2>/dev/null ┊ 💻 $ curl -s http://192.168.5.84:8000/metrics ... # ~500 token prompt, ~200 token generation 💻 $ curl -s -X POST http://192.168.5.84:8000/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"...","messages":[{"role":"user","content": "Explain the concept of quantization in large language models..."}],"max_tokens":200,"temperature":0}' \ | python3 -c " import sys, json d = json.load(sys.stdin) t = d['timings'] u = d['usage'] print(f'Prompt tokens: {u[\"prompt_tokens\"]}') print(f'Generated tokens: {u[\"completion_tokens\"]}') print(f'PP (prompt processing): {t[\"prompt_per_second\"]:.1f} tok/s') print(f'TG (token generation): {t[\"predicted_per_second\"]:.1f} tok/s') " # ~2000 token prompt 💻 $ python3 -c " ... r = subprocess.run(['curl', '-s', '-X', 'POST', 'http://192.168.5.84:8000/v1/chat/completions', ...]) d = json.loads(r.stdout) t = d['timings'] print(f'PP (prompt processing): {t[\"prompt_per_second\"]:.1f} tok/s') print(f'TG (token generation): {t[\"predicted_per_second\"]:.1f} tok/s') " ╭─ ⚕ Hermes ───────────────────────────────────────────╮ Here are the real-world performance numbers for your setup: Model: Qwen3.6-27B, 4.262 bits-per-word (imatrix quant), ~14GB GPU: RTX A4000 (16GB VRAM) on 192.168.5.84 Inference: llama.cpp | Metric | Small prompt | Large prompt | | | (54 tok) | (2209 tok) | |------------------------|----------------|-----------------| | PP (Prompt Processing) | 293 tok/s | 381 tok/s | | | (184ms) | (5.8s) | | TG (Token Generation) | 19 tok/s | 9.6 tok/s | | | (10.4s) | (5.2s) | What this means in practice: - PP gets faster with longer prompts — batch processing is more efficient at scale - TG drops with longer context — the KV cache fills up VRAM, so generation has to compete for memory bandwidth. With your 16GB card and a 27B model taking ~14GB, there's not much headroom User-facing impact: - A typical response of ~100 tokens takes 5-10 seconds to generate - A longer 300-token response takes 15-30 seconds - As context grows (long conversations), TG slows further as the KV cache eats more VRAM The 4.262 bpw quantization is pretty aggressive — you're trading ~30-40% quality for fitting a 27B model in 16GB VRAM. If TG becomes too slow during long sessions, you could consider a lighter quant (Q4_K_M at ~5bpw) or a smaller model to leave more VRAM for the KV cache. ╰──────────────────────────────────────────────────────╯ ⚕ Qwen3.6-27B-GGUF-4.262b... │ 35.9K/65.5K │ [██████░░░░] 55% │ 29m │ ⏲ 6m 54s ─────────────────────────────────────────────────────── 压测结论 Metric 小 prompt (54 tok) 大 prompt (2209 tok) PP (Prompt Processing) 293 tok/s 381 tok/s TG (Token Generation) 19 tok/s 9.6 tok/s PP 随 prompt 增长而加速（293 → 381 tok/s）：batch processing 在更大输入上效率更高 TG 随上下文增长而下降（19 → 9.6 tok/s）：KV cache 随上下文膨胀后，与模型 tensor 争抢显存带宽。16G 跑 27B 本就很紧张 实际体感：100 token 回复约 5-10s，300 token 约 15-30s。长对话后期生成会进一步变慢

@eddie-hk 硬盘可以咸鱼，不过得你过保的。不过。别人插了。用不了。反正是有收的。

谢谢各位,我去试试 .

R9700还是在我意向购买的最终目标中，因为架构更新，未来支持更久，虽然慢点，但可以支持4卡并联，性价比也高。

@王一民 最低Q4以下的不要尝试，问题太多，我踩过坑。

@terry 一开始没有问题，啥都装好了，跑llm一切正常。就是跑了个comfyui后不认驱动了。。。 之前测试过，如果跑llm的话，现在vulkan比rocm好太多了。 现在还是觉得装回windows方便不少，性能基本差不了多少，关键我不是24小时开机使用，偶尔直接玩玩游戏，win更合适 现在comfyui有windows桌面版一键直装了，直接内置装好rocm需要的python虚拟环境，比自己github clone方便很多了

@terry 是啊 我的意思就是部署本地工作流来进行文生图 我之前都用我的macbookpro来跑的comfyui 太慢了 云端只用来写代码

我也玩的不亦乐乎，话说ai max 395的128G统一内存的好处就是没有显存焦虑，新出的模型可以随便玩，无非就是慢点

[image: 9d6e2612-488f-45c9-8bf5-40b4d4e6592c.jpeg] 有，但是huggingface会更多

@laihzang619 帮你总结一下vLLM跑Qwen3.6多模态的要点： 问题原因： cyankiwi/Qwen3.6-27B-AWQ-INT4 是纯文本版，不带视觉模块。vLLM加载时需要视觉模块才能识别图片。 几个可行方案（按推荐顺序）： Qwen3.6-27B-Instruct-AWQ（官方版）+ mmproj —— 官方发布的版本，同时包含文本+视觉权重。需要额外下载 mmproj-Qwen_Qwen3.6-27B-f16.gguf 视觉模块，vLLM启动时加 --trust-remote-code 参数就行。 Huihui-Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking —— 社区整合的omni版，支持音频+图片+思考模式，24G卡能跑IQ4_XS量化（约15G），还去除了围栏限制。 自己合并 —— 下官方Qwen3.6-27B-Instruct原版 + mmproj视觉模块，用vLLM的 --limit-mm-per-prompt 控制视觉token数。 启动参数参考（vLLM）： vllm serve Qwen/Qwen3.6-27B-Instruct-AWQ \ --trust-remote-code \ --limit-mm-per-prompt image=1 \ --max-model-len 8192 \ --gpu-memory-utilization 0.9 确认过——vLLM 0.8+版本已经原生支持Qwen3.6的多模态，不需要额外配置。关键是选对模型版本（带Instruct/Omni后缀的），别选纯文本版。

@sirwang 24.04刚出来也不如22.04，所以正常的。稳定就要上24.04，26估计要一年才能成熟。

都会胡说八道的，我一般都是三开四开一起问