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抡锤者

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  4. 大伙儿对最近Reddit LocalLLM社区中很火的Ternary Bonsai 27B怎么看?

大伙儿对最近Reddit LocalLLM社区中很火的Ternary Bonsai 27B怎么看?

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15 帖子 7 发布者 316 浏览
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  • terryT terry

    说实话,本地老老实实Qwen3.6 27b,跟着版本走就对了,未来很长一段时间,Qwen就是本地天花板代名词,小作坊是不可能干的过阿里这样的大企业的。在线就是Deepseek V4 Flash,高端的就上A O两家的模型,过分折腾耽误做事。

    E 离线
    E 离线
    exe127
    编写于 最后由 编辑
    #6

    @terry 说:

    本地老老实实Qwen3.6 27b

    本地應該考慮 ,Qwen3.6 27b 還是 Qwen3.6-35B-A3B呢? 兩者都是24GB VRAM能吞下的。 多模態來說, 是密集裹是專家模型更強? 問了AI, 它也說不準

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    • terryT 在线
      terryT 在线
      terry
      超级版主
      编写于 最后由 编辑
      #7

      27b更强,无论哪个领域,就是慢点

      油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

      1 条回复 最后回复
      1
      • wwcd2016W 离线
        wwcd2016W 离线
        wwcd2016
        编写于 最后由 编辑
        #8

        qwen 3.6 27b 稳定性好。速度还行。
        跟着论坛用了3090 长上下文的。148k 稳定驱动 hermes 。没有问题。
        但vison 模式 只有50k上下文,目前还没有解。

        fcmeF 2 条回复 最后回复
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        • wwcd2016W wwcd2016

          qwen 3.6 27b 稳定性好。速度还行。
          跟着论坛用了3090 长上下文的。148k 稳定驱动 hermes 。没有问题。
          但vison 模式 只有50k上下文,目前还没有解。

          fcmeF 离线
          fcmeF 离线
          fcme
          技术大牛 劳动模范
          编写于 最后由 编辑
          #9

          @wwcd2016
          你可以试试 K V 量化开到 4,然后,如果开了 MTP 的话,MTP 头那一部分的计算量化也可以开到 Q8这样子就又可以省一下显存了。24G 显存的卡确实 27B 更强,但是如果你的卡显存更大的话,35B 用高粱话的版本其实是更好的选择,速度能快个三倍多。35B 这个 MOE 处理系统提示词之类的超级快,我自己折腾了好久,最后实测PP能到3800 tps,比硬磕 27B 舒服太多了

          1 条回复 最后回复
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          • wwcd2016W 离线
            wwcd2016W 离线
            wwcd2016
            编写于 最后由 编辑
            #10

            @fcme 求你的具体模型名,启动参数。麻烦你了。我是觉得35b速度快,但是编程全是乱的。我主要是用来做qmt量化。

            fcmeF 1 条回复 最后回复
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            • wwcd2016W wwcd2016

              @fcme 求你的具体模型名,启动参数。麻烦你了。我是觉得35b速度快,但是编程全是乱的。我主要是用来做qmt量化。

              fcmeF 离线
              fcmeF 离线
              fcme
              技术大牛 劳动模范
              编写于 最后由 编辑
              #11

              @wwcd2016

              核心的参数如下,我是成功开启WMMA以后速度才狂飙起来的(以前也就2200左右,R9700),PP跑分能到3800tps,tp57左右,好爽。实际用Agent调用大概在2800tps,tp单槽49,双槽并行总共大概60tps。
              记得要用对聊天模板,Agent场景这个非常重要。

              模型与模板:
              Bash
              
              
              --model /models/Ornith-1.0-35B-Q5_K_M.gguf
              --mmproj /models/mmproj-35B-A3B-Q8_0.gguf
              --alias Ornith-35B-WMMA
              --chat-template-file /app/chat_template_ornith.jinja

              服务端:
              copy
              
              
              --host 0.0.0.0
              --port 8080

              KV Cache:
              copy
              
              
              --cache-type-k q8_0
              --cache-type-v q8_0
              --ctx-size 524288 ← 512K

              批处理:
              copy
              
              
              --batch-size 1024
              --ubatch-size 1024
              --flash-attn on
              --n-gpu-layers 99

              并行槽位:
              copy
              
              
              --parallel 2
              --slot-prompt-similarity 0.50
              --cache-reuse 1

              采样参数:
              copy
              
              
              --temp 0.6
              --top-p 0.95
              --top-k 20
              --repeat-penalty 1.1
              --frequency-penalty 0.1
              --predict 8192

              视觉:
              copy
              
              
              --image-min-tokens 1536

              性能 Tuning:
              copy
              
              
              --poll 100
              --poll-batch 1
              --prio-batch 3

              BunseiB 1 条回复 最后回复
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              • fcmeF fcme

                @wwcd2016

                核心的参数如下,我是成功开启WMMA以后速度才狂飙起来的(以前也就2200左右,R9700),PP跑分能到3800tps,tp57左右,好爽。实际用Agent调用大概在2800tps,tp单槽49,双槽并行总共大概60tps。
                记得要用对聊天模板,Agent场景这个非常重要。

                模型与模板:
                Bash
                
                
                --model /models/Ornith-1.0-35B-Q5_K_M.gguf
                --mmproj /models/mmproj-35B-A3B-Q8_0.gguf
                --alias Ornith-35B-WMMA
                --chat-template-file /app/chat_template_ornith.jinja

                服务端:
                copy
                
                
                --host 0.0.0.0
                --port 8080

                KV Cache:
                copy
                
                
                --cache-type-k q8_0
                --cache-type-v q8_0
                --ctx-size 524288 ← 512K

                批处理:
                copy
                
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                --flash-attn on
                --n-gpu-layers 99

                并行槽位:
                copy
                
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                --cache-reuse 1

                采样参数:
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                
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                --repeat-penalty 1.1
                --frequency-penalty 0.1
                --predict 8192

                视觉:
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                
                
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                性能 Tuning:
                copy
                
                
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                BunseiB 离线
                BunseiB 离线
                Bunsei
                编写于 最后由 编辑
                #12

                @fcme 我还在考虑要不要买第二块R9700呢,一块R9700长上下文prefill的速度太要命了。

                fcmeF 1 条回复 最后回复
                -1
                • BunseiB Bunsei

                  @fcme 我还在考虑要不要买第二块R9700呢,一块R9700长上下文prefill的速度太要命了。

                  fcmeF 离线
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                  fcme
                  技术大牛 劳动模范
                  编写于 最后由 fcme 编辑
                  #13

                  @Bunsei 除非时间不敏感或者需要质量(其实用v4 flash更好)的时候在开启27B就行。
                  我发现这个35B的Ornith Q5好强,对于我的用途几乎都能替代flash了。跑分的PP3800/TP57,实际抓日志看Opencode和Zcode还有Hermes的调用大概在PP2900,TP单发50,双发合计60左右,这个体验就很爽了。

                  本地的模型知识不够多和不够新(其实任何参数的模型都一样),所以这个时间配个好用的搜索引擎就哼重要了,付费的EXA或者Searngx(我本地配的质量能到exa的80%左右)。
                  一套下来体验很好。

                  aab76594-307d-4abe-b3c7-109f60d82d31-image.jpeg

                  fcmeF 1 条回复 最后回复
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                  • fcmeF fcme

                    @Bunsei 除非时间不敏感或者需要质量(其实用v4 flash更好)的时候在开启27B就行。
                    我发现这个35B的Ornith Q5好强,对于我的用途几乎都能替代flash了。跑分的PP3800/TP57,实际抓日志看Opencode和Zcode还有Hermes的调用大概在PP2900,TP单发50,双发合计60左右,这个体验就很爽了。

                    本地的模型知识不够多和不够新(其实任何参数的模型都一样),所以这个时间配个好用的搜索引擎就哼重要了,付费的EXA或者Searngx(我本地配的质量能到exa的80%左右)。
                    一套下来体验很好。

                    aab76594-307d-4abe-b3c7-109f60d82d31-image.jpeg

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                    技术大牛 劳动模范
                    编写于 最后由 编辑
                    #14

                    对了,这是单R9700的数据,7900XTX的话测试速度应该可以在PP2700 TP85左右(因为7900XTX不支持WMMA但是带宽要高30%左右,分别限制预处理和解码)。
                    所以你要玩双卡的话应该是双7900XTX的组合更好,48G干啥都够了,只不过速度不能完全叠加能有个1.4-1.7倍就到头了,云的,没测试过。

                    1 条回复 最后回复
                    0
                    • wwcd2016W wwcd2016

                      qwen 3.6 27b 稳定性好。速度还行。
                      跟着论坛用了3090 长上下文的。148k 稳定驱动 hermes 。没有问题。
                      但vison 模式 只有50k上下文,目前还没有解。

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                      技术大牛 劳动模范
                      编写于 最后由 编辑
                      #15

                      @wwcd2016
                      27B的话可以考虑这个版本,实测和Q4几乎没区别,速度更快,上下文可以开的更大而且还可以开视觉。
                      IQ 量化非常强,我感觉只要你做的任务不是特别偏门IQ3XXS版本完全可以替代 Q4,但是注意,只有这个 XXS 版本比较好,我试过它的 XS 版本和 S 版本在某些时候下会输出会蹦还不如这个 XXS 的稳定。我这种魔改版的都是第 3 方的这些人。 每天都在那量化好多模型,他们不可能一个一个测试的,所以如果用模改版的模型的话,还是要自己多测试几个版本,找一个最适合的。

                      https://huggingface.co/mradermacher/Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-i1-GGUF?show_file_info=Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated.i1-IQ3_XXS.gguf

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