llama.cpp+qwen3.6-27b 初步测试
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回复: [下单 7900xtx](开始折腾 llama.cpp)
周末简单试了一下. 主要目标达成, 就是能够在 vram 中完整跑 qwen3.6-27b 且能够使用 256k 上下文 和 multimodal 功能.
- 模型:
unsloth/Qwen3.6-27B-MTP-GGUF/Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf+mmproj-BF16.gguf - Branch:
ggml-org/llama.cpp(upstream master, latest) - Backend: Vulkan (Mesa RADV)
- 编译配置:
cmake -S . -B build-vulkan \ -DGGML_VULKAN=ON \ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -DBUILD_SHARED_LIBS=ON \ -DCMAKE_C_FLAGS="-fPIC -mcmodel=large -mavx2 -mfma -mf16c" \ -DCMAKE_CXX_FLAGS="-fPIC -mcmodel=large -mavx2 -mfma -mf16c"- llama-server 命令行:
bruin@lmde7:~/github/llama.cpp$ cat run-qwen3-vulkan.sh #!/bin/bash export LD_LIBRARY_PATH=$(pwd)/build-vulkan/src:$(pwd)/build-vulkan/ggml/src:$LD_LIBRARY_PATH ; ./build-vulkan/bin/llama-server \ -m /opt/gguf-models/unsloth/Qwen3.6-27B-MTP-GGUF/Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf \ --mmproj /opt/gguf-models/unsloth/Qwen3.6-27B-MTP-GGUF/mmproj-BF16.gguf \ --spec-type draft-mtp \ -c 262144 \ -np 1 \ -fa on \ -ngl 999 \ -ctk q4_0 -ctv q4_0 \ --cont-batching --jinja --mlock \ --host 0.0.0.0 --port 8000- vram 使用对比
可忽略ik_llama.cpp这一列, upstream 这一列好像也不太准, 因为从 nvtop 看 vram 的 headroom 已经很小了, 但确实全部都进了 vram.
Component ik_llama.cpp (IQ4_KS) Upstream (Q4_K_M + MTP) Model weights 13,003 MiB 15,850 MiB MTP heads (1 extra layer) — ~260 MiB mmproj (multimodal projector) — 1,161 MiB KV cache q4_0 256K 4,758 MiB 4,758 MiB Compute buffer 505 MiB ~505 MiB Total GPU ~18,266 MiB ~22,534 MiB Available 23,984 MiB 23,984 MiB Margin 5,718 MiB 1,450 MiB 
llama-benchy的初步结果:
Depth pp2048 (tok/s) tg128 (tok/s) ttfr 0 (empty) 541 76 
3.8s 65,536 353 45 191s 131,072 257 31 519s 250,000 170 26 1480s (~25 min) 262,144 N/A (corpus too small) — — - 功率测量和电费估算:
State Power Per day (24h) Per month (30d) Per year (365d) Idle ~20W 0.48 kWh = 0.24 RMB 14.4 kWh = 7.2 RMB 175.2 kWh = 87.6 RMB Full load (100%) ~400W 9.6 kWh = 4.8 RMB 288 kWh = 144 RMB 3504 kWh = 1,752 RMB Typical use (3h full + 21h idle) ~67W avg 1.62 kWh = 0.81 RMB 48.6 kWh = 24.3 RMB 591.3 kWh = 295.7 RMB - 问题记录:
- ik_llama.cpp 编译出来, gpu的利用率只能到 50%, 原因不明. 放弃, 回到 upstream llama.cpp.
- 主线 llama.cpp 上, 使用 rocm 的后端好像性能差~20%左右. 目前直接放弃;
- 让 Hermes 使用图片好像还有问题. 用自带的网页端是可以上传并识别图片的.
- 模型:
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怎么开了一个新帖? 应该是跟在原帖后面的...操作失误...
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kv cache type 使用q4_0精度，有没有在长上下文的情况下测试过稳定性，智商、工具调用如何。我在使用中发现，上下文到7-8W的时候就开始飘了。所以有时候我认为256K上下文有没有必要，不如把kv cache type精度调高点
@刘海彬 嗯嗯, 正在测试中. 关于 vision, 刚才喊 hermes 自己折腾了一通, 可以用了. 发了一张户型图给它, 分析的基本正确. 标注尺寸啥的也可以. 在多使用几天看看.
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kv cache type 使用q4_0精度，有没有在长上下文的情况下测试过稳定性，智商、工具调用如何。我在使用中发现，上下文到7-8W的时候就开始飘了。所以有时候我认为256K上下文有没有必要，不如把kv cache type精度调高点
嗯, 确实256K上下文没太大必要, 反正也变慢了. 目前改到了128K. 更新脚本如下:
bruin@lmde7:~$ cat run-qwen3-vulkan.sh #!/bin/bash LLAMA_SERVER=/home/bruin/github/llama.cpp/build-vulkan/bin/llama-server ARGS=( --model /opt/gguf-models/unsloth/Qwen3.6-27B-MTP-GGUF/Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf --mmproj /opt/gguf-models/unsloth/Qwen3.6-27B-MTP-GGUF/mmproj-BF16.gguf --chat-template-file /opt/gguf-models/froggeric/Qwen-Fixed-Chat-Templates/chat_template.jinja --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 2 # Max draft tokens --ctx-size 131072 # 262144 for 256k context --parallel 1 # Single slot --flash-attn on # Enable FlashAttention --n-gpu-layers 999 # All layers to GPU --cache-type-k q8_0 # Quantize KV cache keys --cache-type-v q8_0 # Quantize KV cache values #--fit off # --threads 16 # CPU threads helping tg --threads-batch 16 # CPU threads helping pg --batch-size 2048 # Batch size --ubatch-size 1024 # Micro‑batch size --no-warmup # Skip warmup --no-mmap # Don’t memory‑map model --mlock # Lock model in RAM --cont-batching # Continuous batching --jinja # Jinja chat template --reasoning auto # Auto reasoning --reasoning-format deepseek # Reasoning format --reasoning-budget 1024 # Reasoning budget --metrics # View metrics by accessing http://<ip:port>/metrics --log-verbosity 4 # Log verbosity --host 0.0.0.0 --port 8000 # Listen on all interfaces, port 8000 ) ${LLAMA_SERVER} "${ARGS[@]}" -
7900xtx+Ubuntu性能这么好？
我Windows10+RTX3090Ti，--n-gpu-layers 999 ^
--ctx-size 131072 ^
--batch-size 2048 ^
--ubatch-size 1024 ^
--flash-attn on ^
--cache-type-k q4_0 ^
--cache-type-v q4_0 ^
--cache-type-k-draft q4_0 ^
--cache-type-v-draft q4_0 ^不开MTP跑Qwen3.6 27B只能跑到30tokens/s;
开MTP变得更慢特别是在长上下文时，例如：我让模型分析一个大约128K的md文件，然后就爆了
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7900xtx+Ubuntu性能这么好？
我Windows10+RTX3090Ti，--n-gpu-layers 999 ^
--ctx-size 131072 ^
--batch-size 2048 ^
--ubatch-size 1024 ^
--flash-attn on ^
--cache-type-k q4_0 ^
--cache-type-v q4_0 ^
--cache-type-k-draft q4_0 ^
--cache-type-v-draft q4_0 ^不开MTP跑Qwen3.6 27B只能跑到30tokens/s;
开MTP变得更慢特别是在长上下文时，例如：我让模型分析一个大约128K的md文件，然后就爆了
@joker_chang 要么就是24g显存不够了。我3080 40g，27b 128k上下文展开就占了32g显存
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@joker_chang 要么就是24g显存不够了。我3080 40g，27b 128k上下文展开就占了32g显存
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@rock-shi 那就对了，24G跑128K上下文+MTP资源不够
@joker_chang 再搞一个3090啊，后面DFalsh合并进来绝对是福音
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@rock-shi 那就对了，24G跑128K上下文+MTP资源不够
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7900xtx+Ubuntu性能这么好？
我Windows10+RTX3090Ti，--n-gpu-layers 999 ^
--ctx-size 131072 ^
--batch-size 2048 ^
--ubatch-size 1024 ^
--flash-attn on ^
--cache-type-k q4_0 ^
--cache-type-v q4_0 ^
--cache-type-k-draft q4_0 ^
--cache-type-v-draft q4_0 ^不开MTP跑Qwen3.6 27B只能跑到30tokens/s;
开MTP变得更慢特别是在长上下文时，例如：我让模型分析一个大约128K的md文件，然后就爆了
7900xtx+Ubuntu性能这么好？
我Windows10+RTX3090Ti，--n-gpu-layers 999 ^
--ctx-size 131072 ^
--batch-size 2048 ^
--ubatch-size 1024 ^
--flash-attn on ^
--cache-type-k q4_0 ^
--cache-type-v q4_0 ^
--cache-type-k-draft q4_0 ^
--cache-type-v-draft q4_0 ^不开MTP跑Qwen3.6 27B只能跑到30tokens/s;
开MTP变得更慢特别是在长上下文时，例如：我让模型分析一个大约128K的md文件，然后就爆了
你可以查一下编译llama-server的时候，用的mmq还是cuBLAS，或者有没有fallback到cuBLAS。亲测，两者性能差距巨大。
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kv cache type 使用q4_0精度，有没有在长上下文的情况下测试过稳定性，智商、工具调用如何。我在使用中发现，上下文到7-8W的时候就开始飘了。所以有时候我认为256K上下文有没有必要，不如把kv cache type精度调高点
@老用户 说:
kv cache type 使用q4_0精度，有没有在长上下文的情况下测试过稳定性，智商、工具调用如何。我在使用中发现，上下文到7-8W的时候就开始飘了。所以有时候我认为256K上下文有没有必要，不如把kv cache type精度调高点
我今天正好做了个测试,
Hermes 长会话 KV
q8_0vsq4_0A/B（2026-05-26）结论
- 这次真实 Hermes 多轮长会话基准里，
KV q8_0和KV q4_0没有表现出可见的语义或结构优势差异。 - 两边都是：
12 / 12turn 全过- 最终精确召回通过
- 最终文件状态召回通过
chain_diff只有first_request + exact_message_append- 没有
message_prefix_drift - 没有
forcing full prompt re-processing - 没有 server 侧
class=prefix-drift
更直接地说：
在这条真实 Hermes replay/tool/file 多轮链路上，至少这一次跑下来，q8_0没有比q4_0明显更稳，q4_0也没有出现明显漂移退化。基准配置
- 日期：
2026-05-26 - benchmark 脚本：
~/custom-agent-stack/local-agent-setup/scripts/benchmark_hermes_long_session_kv.py - 结果目录：
~/.cache/local-agent-setup/benchmarks/hermes-long-kv-20260526-ab1 - Hermes 运行时：仓库版
~/custom-agent-stack/hermes - llama-server：
~/src/ik_llama.cpp/build-mmq/bin/llama-server - 模型：
~/models/Qwen3.6-27B-MTP-IQ4_KS.gguf - ctx：
128000 - block chars：
30000 - toolset：
file - compression：
off - ignore_rules：
on
任务形态
不是单问单答，也不是直接打 OpenAI-compatible
/chat/completions的伪 benchmark。
这次走的是真实 Hermes 多轮链路：HermesCLI.chat()连续多轮追加 history- 中间混合长 reference turn
- 中间混合
write_file / patch / read_file - 结尾做精确 JSON 召回
- 同时抓：
- Hermes request diagnostics
- llama-server console log
- 最终语义结果和文件状态
结果表
KV Passed Turns Final Recall Final File Recall Max Approx Tokens exact_message_appendmessage_prefix_driftforcing_fullprefix_driftacceptance avg q8_012/12yes yes 41221150000.73017q4_012/12yes yes 41221150000.75664解释
1. 结构稳定性
这部分两者完全一样：
first_request = 1exact_message_append = 15message_prefix_drift = 0session_changed = 0forcing full prompt re-processing = 0
这说明：
- Hermes replay 没有在这组任务里引入可见 prefix 漂移
- llama-server 的 checkpoint / prompt cache 路径工作正常
q4_0没有比q8_0更容易把 replay 链打崩
2. 语义结果
这部分两者也一样：
- 长 reference 块记忆没丢
- 文件工具链没错
- 结尾 JSON 精确召回通过
- 最终文件尾部状态召回通过
所以就“长会话漂移”这个问题看，这次没有证据表明
q8_0更稳。3. acceptance
这次单次 run 里：
q8_0:0.73017q4_0:0.75664
q4_0略高，但差距不大，而且这只是一次跑出来的平均值。
在没有重复样本之前，不能据此下结论说q4_0优于q8_0，更不能据此反推“q8_0在真实 Hermes 长会话里一定更聪明”。目前更可信的判断
至少在你这条链路里：
KV q8_0对patch/path这类错误并没有表现出明确额外优势- 真正影响 tool 成功率的主因，仍然更像是：
- 模型文件本身
- chat template / replay 一致性
- Hermes 侧 prefix 稳定化 hack
- llama-server 侧 checkpoint / single-slot 行为
而不是简单的：
- “把 KV 从
q4_0提到q8_0，模型就突然会分辨 patch/path”
- 这次真实 Hermes 多轮长会话基准里，
-
@老用户 说:
kv cache type 使用q4_0精度，有没有在长上下文的情况下测试过稳定性，智商、工具调用如何。我在使用中发现，上下文到7-8W的时候就开始飘了。所以有时候我认为256K上下文有没有必要，不如把kv cache type精度调高点
我今天正好做了个测试,
Hermes 长会话 KV
q8_0vsq4_0A/B（2026-05-26）结论
- 这次真实 Hermes 多轮长会话基准里，
KV q8_0和KV q4_0没有表现出可见的语义或结构优势差异。 - 两边都是：
12 / 12turn 全过- 最终精确召回通过
- 最终文件状态召回通过
chain_diff只有first_request + exact_message_append- 没有
message_prefix_drift - 没有
forcing full prompt re-processing - 没有 server 侧
class=prefix-drift
更直接地说：
在这条真实 Hermes replay/tool/file 多轮链路上，至少这一次跑下来，q8_0没有比q4_0明显更稳，q4_0也没有出现明显漂移退化。基准配置
- 日期：
2026-05-26 - benchmark 脚本：
~/custom-agent-stack/local-agent-setup/scripts/benchmark_hermes_long_session_kv.py - 结果目录：
~/.cache/local-agent-setup/benchmarks/hermes-long-kv-20260526-ab1 - Hermes 运行时：仓库版
~/custom-agent-stack/hermes - llama-server：
~/src/ik_llama.cpp/build-mmq/bin/llama-server - 模型：
~/models/Qwen3.6-27B-MTP-IQ4_KS.gguf - ctx：
128000 - block chars：
30000 - toolset：
file - compression：
off - ignore_rules：
on
任务形态
不是单问单答，也不是直接打 OpenAI-compatible
/chat/completions的伪 benchmark。
这次走的是真实 Hermes 多轮链路：HermesCLI.chat()连续多轮追加 history- 中间混合长 reference turn
- 中间混合
write_file / patch / read_file - 结尾做精确 JSON 召回
- 同时抓：
- Hermes request diagnostics
- llama-server console log
- 最终语义结果和文件状态
结果表
KV Passed Turns Final Recall Final File Recall Max Approx Tokens exact_message_appendmessage_prefix_driftforcing_fullprefix_driftacceptance avg q8_012/12yes yes 41221150000.73017q4_012/12yes yes 41221150000.75664解释
1. 结构稳定性
这部分两者完全一样：
first_request = 1exact_message_append = 15message_prefix_drift = 0session_changed = 0forcing full prompt re-processing = 0
这说明：
- Hermes replay 没有在这组任务里引入可见 prefix 漂移
- llama-server 的 checkpoint / prompt cache 路径工作正常
q4_0没有比q8_0更容易把 replay 链打崩
2. 语义结果
这部分两者也一样：
- 长 reference 块记忆没丢
- 文件工具链没错
- 结尾 JSON 精确召回通过
- 最终文件尾部状态召回通过
所以就“长会话漂移”这个问题看，这次没有证据表明
q8_0更稳。3. acceptance
这次单次 run 里：
q8_0:0.73017q4_0:0.75664
q4_0略高，但差距不大，而且这只是一次跑出来的平均值。
在没有重复样本之前，不能据此下结论说q4_0优于q8_0，更不能据此反推“q8_0在真实 Hermes 长会话里一定更聪明”。目前更可信的判断
至少在你这条链路里：
KV q8_0对patch/path这类错误并没有表现出明确额外优势- 真正影响 tool 成功率的主因，仍然更像是：
- 模型文件本身
- chat template / replay 一致性
- Hermes 侧 prefix 稳定化 hack
- llama-server 侧 checkpoint / single-slot 行为
而不是简单的：
- “把 KV 从
q4_0提到q8_0，模型就突然会分辨 patch/path”
@blackjack 相信你的测试个结果，但我实际跑hermes过程中，Q4_0确实拉胯，跑OpenClaw更是如此，就是经常会陷入死循环。
- 这次真实 Hermes 多轮长会话基准里，
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@blackjack 相信你的测试个结果，但我实际跑hermes过程中，Q4_0确实拉胯，跑OpenClaw更是如此，就是经常会陷入死循环。
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@blackjack 相信你的测试个结果，但我实际跑hermes过程中，Q4_0确实拉胯，跑OpenClaw更是如此，就是经常会陷入死循环。
qwen的工具调用极弱，让他专门做过patch工具测试，分不清工具名称patch和参数名称path。这个就是模型能力问题，再怎么提示也白扯，只能在hermes里把参数名称path改成路径等其他严重不让他花眼的文字，还有各种对他人性化的反馈。死循环基本就是掉入到各种工具调用的汪洋大海中了，你可以开个ai让他研究一下日志
@blackjack 没深入研究，我用Q8 kv就没这个问题了。
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昨天碰到一个 oom, 好像是 host ram 的 oom, 没搞懂为啥它使用那么多 system ram...
[71766.725058] Hardware name: QEMU Standard PC (Q35 + ICH9, 2009), BIOS 4.2025.05-1~bpo12+1 03/12/2026 [71766.725059] Call Trace: [71766.725073] <TASK> [71766.725076] dump_stack_lvl+0x5d/0x80 [71766.725082] dump_header+0x43/0x1aa [71766.725085] oom_kill_process.cold+0xa/0xb2 [71766.725088] out_of_memory+0x217/0x4b0 [71766.725091] __alloc_pages_slowpath.constprop.0+0xc3b/0xdd0 [71766.725098] __alloc_frozen_pages_noprof+0x2cd/0x320 [71766.725103] alloc_pages_mpol+0x7d/0x180 [71766.725107] folio_alloc_noprof+0x5d/0xe0 [71766.725110] __filemap_get_folio+0x1dd/0x330 [71766.725112] filemap_fault+0x10c/0x12f0 [71766.725116] __do_fault+0x30/0x180 [71766.725119] do_fault+0x310/0x540 [71766.725122] __handle_mm_fault+0x8ee/0xf20 [71766.725124] ? srso_alias_return_thunk+0x5/0xfbef5 [71766.725129] handle_mm_fault+0xec/0x2e0 [71766.725132] do_user_addr_fault+0x2c3/0x7f0 [71766.725135] exc_page_fault+0x74/0x180 [71766.725139] asm_exc_page_fault+0x26/0x30 [71766.725140] RIP: 0033:0x9bab0a [71766.725161] Code: Unable to access opcode bytes at 0x9baae0. [71766.725162] RSP: 002b:000000c00093cc60 EFLAGS: 00010216 [71766.725164] RAX: 0000000001b35410 RBX: 0000000001b77928 RCX: 0000000001b77928 [71766.725165] RDX: 0000000000a244e0 RSI: 00000000009baae0 RDI: 000000c000aaa6e0 [71766.725166] RBP: 000000c00093cca0 R08: 0000000000000040 R09: 0000000000000082 [71766.725167] R10: 00007f88af626fa8 R11: 00000000000000d0 R12: 0000000000000006 [71766.725168] R13: 000000c001548410 R14: 000000c000171880 R15: ffffffffffffffff [71766.725172] </TASK> [71766.725173] Mem-Info: [71766.725181] active_anon:3652772 inactive_anon:3225935 isolated_anon:0 active_file:74 inactive_file:592 isolated_file:0 unevictable:2004 dirty:0 writeback:0 slab_reclaimable:16967 slab_unreclaimable:49972 mapped:2076 shmem:4443 pagetables:27449 sec_pagetables:0 bounce:0 kernel_misc_reclaimable:0 free:57534 free_pcp:0 free_cma:0 [71766.725185] Node 0 active_anon:14611088kB inactive_anon:12903740kB active_file:296kB inactive_file:2004kB unevictable:8016kB isolated(anon):0kB 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[71766.725526] [ 2169] 1000 2169 145847 5382 5163 219 0 315392 4672 0 mintreport-tray [71766.725528] [ 2184] 1000 2184 134921 2068 1716 224 128 225280 192 200 gnome-terminal- [71766.725531] [ 2189] 1000 2189 157663 1011 832 179 0 184320 0 200 xdg-desktop-por [71766.725533] [ 2194] 1000 2194 77191 257 96 161 0 102400 0 200 xdg-permission- [71766.725535] [ 2199] 1000 2199 134930 273 128 145 0 139264 0 200 xdg-document-po [71766.725538] [ 2205] 1000 2205 646 83 0 83 0 49152 0 200 fusermount3 [71766.725540] [ 2210] 1000 2210 102736 1353 1120 233 0 167936 192 200 xdg-desktop-por [71766.725543] [ 2228] 1000 2228 103011 1398 1248 150 0 172032 64 200 xdg-desktop-por [71766.725546] [ 2239] 1000 2239 2256 491 384 107 0 61440 160 200 bash [71766.725548] [ 2285] 1000 2285 5666 788 557 231 0 81920 128 0 sshd-session [71766.725550] [ 2286] 0 2286 5554 711 512 199 0 90112 0 0 sshd-session [71766.725552] [ 2288] 1000 2288 2282 165 32 133 0 57344 512 0 bash [71766.725554] [ 2319] 1000 2319 5595 770 590 180 0 90112 0 0 sshd-session [71766.725557] [ 2331] 1000 2331 675 117 0 117 0 45056 0 0 sftp-server [71766.725559] [ 4065] 1000 4065 4282 188 80 108 0 73728 576 0 tmux: client [71766.725561] [ 4067] 1000 4067 8892 235 72 163 0 102400 1664 0 tmux: server [71766.725563] [ 5508] 1000 5508 2323 258 128 130 0 61440 480 0 bash [71766.725566] [ 38132] 1000 38132 2290 187 64 123 0 57344 512 0 bash [71766.725569] [ 38178] 1000 38178 5185 1453 1275 178 0 73728 0 0 nvtop [71766.725571] [ 50374] 0 50374 127230 1314 1115 199 0 266240 5024 0 fwupd [71766.725574] [ 50951] 1000 50951 1771 206 64 142 0 57344 0 0 bash [71766.725576] [ 137326] 0 137326 5246 368 224 144 0 81920 224 0 cupsd [71766.725579] [ 137327] 0 137327 48293 395 224 171 0 131072 544 0 cups-browsed [71766.725581] [ 416850] 0 416850 5553 758 544 214 0 90112 0 0 sshd-session [71766.725584] [ 416920] 1000 416920 5594 714 558 156 0 90112 32 0 sshd-session [71766.725586] [ 416921] 1000 416921 2282 562 480 82 0 65536 96 0 bash [71766.725588] [ 416960] 1000 416960 4282 280 112 168 0 65536 64 0 tmux: client [71766.725591] [ 416961] 1000 416961 2323 454 384 70 0 57344 224 0 bash [71766.725593] [ 438401] 0 438401 5552 722 576 146 0 94208 0 0 sshd-session [71766.725596] [ 438453] 1000 438453 5633 850 621 229 0 94208 32 0 sshd-session [71766.725598] [ 438468] 0 438468 5552 745 512 233 0 81920 0 0 sshd-session [71766.725601] [ 438470] 1000 438470 2282 591 480 111 0 53248 96 0 bash [71766.725603] [ 438525] 1000 438525 5593 792 621 171 0 81920 0 0 sshd-session [71766.725605] [ 438547] 1000 438547 675 81 0 81 0 49152 0 0 sftp-server [71766.725607] [ 438608] 1000 438608 4282 1338 1136 202 0 73728 0 0 tmux: client [71766.725610] [ 793687] 1000 793687 1771 170 32 138 0 57344 32 0 run-qwen3-vulka [71766.725612] [ 793688] 1000 793688 17163172 6781252 6781035 217 0 88559616 1995769 0 llama-server [71766.725615] [ 945076] 116 945076 11117 188 32 156 0 77824 128 0 pickup [71766.725619] [1047815] 1000 1047815 1395 103 0 103 0 53248 0 0 sleep [71766.725621] oom-kill:constraint=CONSTRAINT_NONE,nodemask=(null),cpuset=/,mems_allowed=0,global_oom,task_memcg=/user.slice/user-1000.slice/[email protected]/tmux-spawn-ff073762-1455-4c6b-8b1c-b737ee738d0c.scope,task=llama-server,pid=793688,uid=1000 [71766.725781] Out of memory: Killed process 793688 (llama-server) total-vm:68652688kB, anon-rss:27124140kB, file-rss:868kB, shmem-rss:0kB, UID:1000 pgtables:86484kB oom_score_adj:0 -
@rock-shi 那就对了，24G跑128K上下文+MTP资源不够
我27 q4量化，kv均q8_0量化，上下文128k，MTP, 5090laptop 24GRAM，开thinking，50+tps，快的起飞啊
@blackjack 我在论坛大神的指点下，也起飞了
llama-server的启动参数
--reasoning off ^
--n-gpu-layers -1 ^
--ctx-size 131072 ^
--batch-size 2048 ^
--ubatch-size 1024 ^
--flash-attn on ^
--cache-type-k q4_0 ^
--cache-type-v q4_0 ^
--spec-type draft-mtp,ngram-mod ^
--spec-draft-n-max 3 ^
--spec-ngram-mod-n-max 5 ^
--spec-ngram-mod-n-min 3 ^
--temp 0.7 ^
--parallel 1 -
7900xtx+Ubuntu性能这么好？
我Windows10+RTX3090Ti，--n-gpu-layers 999 ^
--ctx-size 131072 ^
--batch-size 2048 ^
--ubatch-size 1024 ^
--flash-attn on ^
--cache-type-k q4_0 ^
--cache-type-v q4_0 ^
--cache-type-k-draft q4_0 ^
--cache-type-v-draft q4_0 ^不开MTP跑Qwen3.6 27B只能跑到30tokens/s;
开MTP变得更慢特别是在长上下文时，例如：我让模型分析一个大约128K的md文件，然后就爆了
你可以查一下编译llama-server的时候，用的mmq还是cuBLAS，或者有没有fallback到cuBLAS。亲测，两者性能差距巨大。
@blackjack 我用的是llama.cpp官方release：llama-b9329-bin-win-cuda-12.4-x64
之前我自己编译，不知道是什么参数不对，build后的llama-server怎么调参数都只有10tokens/s
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@rock-shi 那就对了，24G跑128K上下文+MTP资源不够
我27 q4量化，kv均q8_0量化，上下文128k，MTP, 5090laptop 24GRAM，开thinking，50+tps，快的起飞啊
@rock-shi 那就对了，24G跑128K上下文+MTP资源不够
我27 q4量化，kv均q8_0量化，上下文128k，MTP, 5090laptop 24GRAM，开thinking，50+tps，快的起飞啊
厉害！一样的卡，大哥能给个作业抄吗？14900k，32g内存，llama.cpp，感谢！
