7900XTX + llama.cpp Qwen3.6 27B TurboQuant + MTP 测试结果分享

ken huang

llama-benchy result:

cd /var/home/deck/tmp/llama-benchy
uv run llama-benchy \
  --base-url http://127.0.0.1:8081/v1 \
  --model froggeric/Qwen3.6-27B-MTP-GGUF \
  --served-model-name Qwen3.6-27B-Q4_K_M-mtp.gguf \
  --tokenizer Qwen/Qwen3.6-27B \
  --pp 2048 --tg 32 \
  --depth 0 8192 32768 \
  --runs 1 --no-cache --latency-mode generation --skip-coherence \
  --save-result results/qwen36-27b-mtp-8081-sample-20260513.json --format json

Results:

| context depth | pp t/s | tg t/s | peak tg t/s | TTFR | est PPT |
|---|---:|---:|---:|---:|---:|
| 0 | 457.92 | 29.75 | 30.0 | 4693 ms | 4477 ms |
| 8192 | 432.96 | 28.24 | 29.0 | 23870 ms | 23654 ms |
| 32768 | 329.57 | 25.24 | 27.0 | 105856 ms | 105640 ms |

.venv/bin/llama-benchy \
  --base-url http://127.0.0.1:8081/v1 \
  --model Qwen/Qwen3.6-27B \
  --served-model-name Qwen_Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf \
  --tokenizer Qwen/Qwen3.6-27B \
  --pp 2048 \
  --tg 32 \
  --depth 0 8192 32768 \
  --runs 1 \
  --latency-mode generation \
  --save-result results/qwen36-27b-original-8081-20260513T235739Z.json \
  --format json


Results:
| depth | pp t/s | tg t/s | TTFR ms |
|---|---:|---:|---:|
| 0 | 685.49 | 30.63 | 3190.39 |
| 8192 | 640.61 | 30.00 | 16184.55 |
| 32768 | 486.52 | 28.16 | 71766.55 |

llama.cpp server config:

    #MODEL="/run/media/deck/ExternalSSD/.llama.cpp/models/froggeric_Qwen3.6-27B-MTP-GGUF/Qwen3.6-27B-Q4_K_M-mtp.gguf"
    MODEL="/var/run/media/deck/ExternalSSD/.llama.cpp/models/Qwen_Qwen3.6-27B-GGUF/Qwen_Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf"

      # cd "/var/home/deck/tmp/llama-pr-22673-mtp-clean/build-vulkan-pr22673/bin"
      cd "/var/home/deck/code/llama.cpp/build-vulkan/bin"

      export VK_LOADER_LAYERS_DISABLE=VK_LAYER_LS_frame_generation

      exec ./llama-server \
        -m "$MODEL" \
        -ngl 99 \
        -dev Vulkan0 \
        -fa on \
        -c 200000 \
        -ctk q4_0 \
        -ctv q4_0 \
        -ub 256 \
	--temp 0.2 \
	--top-k 20 \
	--parallel 1 \
        -rea off \
        --reasoning-budget 0 \
        --host "$HOST" \
        --port "$PORT"

       # MTP flags:
       #       --spec-type mtp 
       #       --spec-draft-n-max 2

昨天测了一天感觉MTP打开没有变化（～30tok/s），用了几轮就会爆VRAM, 希望指正哪里出问题了。
我是用beelink ser7 + eGPU 7900xtx + bazzite + hermes agent + discrod
现在基本可以游戏/LLM随时切换, eGPU坑还是很多，在等x99主板到装机

eGPU坑：
用all-ways-egpu可以点亮显卡+游戏
Kfd/ROCm没发使用,试了setup时不去设置iGPU kfd就能用了，但是bazzite不能进game mode了，还在找最后解决方案

terry

@ken-huang
AMD用不不要用显卡坞，别问我怎么知道的，特么的真是折腾，英伟达只是小毛病，这个是一堆暗病。
7900xtx戴尔笔记本显卡坞.jpeg

Fred

@Miraco 说:

@Fred 感谢您的指点。

不客气哈，论坛嘛就是自己知道点啥有空就贡献贡献。
其实目前不建议除了prefill变慢，不支持多并发之外，还有个原因就是目前llama.cpp这个MTP分支还不支持--mmproj参数，不能支持图片识别。相当于没有多模态的能力了。如果对图片识别有需求的场景就根本无法用。
当前社区大神还在做一个抽象层框架，把这些spec-decoding的技术都抽象出来，以便后续陆续在同一个框架内合入MTP/DFLASH这一类的功能。这些事情做完之前还不会合并。PR只是给爱折腾，有技术能力的兄弟尝尝鲜的。

Leon Y

我搞了个7900 XT 20GB, 用ollama 在跑qwen3.6:27b-q8_0，感觉很慢

terry

@Leon-Y 显存是不是溢出了？

Leon Y

@terry 没有溢出，但极其接近100。目前96.4% 使用率，空闲不到 750 MB。系统日志也没有 GPU OOM 报错。

David Zhang

@Leon-Y ollama是个玩具不是工具，换llama.cpp或者 vllm

Leon Y

@David-Zhang 说:

@Leon-Y ollama是个玩具不是工具，换llama.cpp或者 vllm

果然上了llama.cpp，速度起飞，显卡风扇狂吼。

asdqwe876

22673测试下来windows下概率崩溃,找不到原因

xiaopbro

牛啊，大佬，学习了

Chang Ching-Chun

感謝大神分享！好人一生平安

terry

@Devin-Hi 改了之后呢？改进如何？我也想抄作业了。

张鑫磊

@david-zhang Qwen3.6-27B-Q4_K_M-mtp.gguf这个是不是只有huggingface上有modelscope上找不到

David Zhang

有，但是huggingface会更多

抡锤者

7900XTX + llama.cpp Qwen3.6 27B TurboQuant + MTP 测试结果分享