对 M5 MAX 跑本地大模型有点失望

[566656661]

現在就是迷你電腦配上RTX Pro 4500

[Tony Wang]

@566656661 噪音如何?

[566656661]

@Tony-Wang

十分安靜, 本來就是200W的卡, 有load的時候也被桌機的電腦風扇蓋過了

RTX Pro系列很適合注重噪音跟功耗的人 (600W的RTX Pro 6000例外, 在說Max Q版本)

論Token能耗比會好過普通Geforce, 性價比就不要談了

[Tony Wang]

我看介绍说 涡轮转速不可调, 是完全固定转速的意思? 还是说它自己智能调整, 不接受外部的转速调整?

[566656661]

@Tony-Wang

對, 就算是沒load也會固定在30%風扇, RTX Pro系列風扇都不可調

補一補圖, 今晚可能會發個文簡單講一下

@rolex-lo

[Tony Wang]

@566656661

好的, 期待.

[rolex lo]

@Tony-Wang 说:

嗯, Mac 肯定是不能打, M5 Max 以上, 我估计L

@566656661 剛看到,期待,

我也是用mini pc, 就是性價比的問題.
@tony-wang 說的48GB 都很吸引, 但真的沒錢

[566656661]

基本上我是把上下文拉爆(日間Coding需要), 然後concurrency單純調1, 並沒有特別針對hermes做什麼特別優化 (也許研究一下會更好, 不過得要有空)

@tony-wang @rolex-lo

趁現在午休的時候跑了一下llama benchy

llama-benchy \
  --base-url "http://localhost:7380/v1" \
  --model "Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP" \
  --tokenizer "$HOME/vllm/models/sakamakismile/Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP" \
  --pp 2048 \
  --tg 480 \
  --depth 0 1000 5000 10000 20000 50000 100000 150000 200000 \    #(不同上下文長度)
  --latency-mode generation \
  --skip-coherence \
  --concurrency 1 \

Context Ladder

| model                                    |             test |               t/s |     peak t/s |         ttfr (ms) |      est_ppt (ms) |     e2e_ttft (ms) |
|:-----------------------------------------|-----------------:|------------------:|-------------:|------------------:|------------------:|------------------:|
| Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP |           pp2048 | 7741.01 ± 1375.30 |              |    373.94 ± 54.49 |    274.26 ± 54.49 |    373.94 ± 54.49 |
| Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP |            tg480 |      68.87 ± 6.65 | 81.33 ± 3.68 |                   |                   |                   |
| Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP |   pp2048 @ d1000 |   8136.73 ± 32.84 |              |     474.32 ± 1.44 |     374.64 ± 1.44 |     474.32 ± 1.44 |
| Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP |    tg480 @ d1000 |      67.73 ± 5.06 | 88.00 ± 5.72 |                   |                   |                   |
| Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP |   pp2048 @ d5000 |   6615.23 ± 22.79 |              |    1165.21 ± 3.86 |    1065.53 ± 3.86 |    1165.21 ± 3.86 |
| Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP |    tg480 @ d5000 |      72.92 ± 3.56 | 89.33 ± 3.77 |                   |                   |                   |
| Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP |  pp2048 @ d10000 |   6008.73 ± 10.16 |              |    2104.88 ± 3.47 |    2005.20 ± 3.47 |    2104.88 ± 3.47 |
| Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP |   tg480 @ d10000 |      65.25 ± 2.21 | 82.00 ± 4.32 |                   |                   |                   |
| Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP |  pp2048 @ d20000 |    5152.21 ± 0.52 |              |    4379.13 ± 0.52 |    4279.45 ± 0.52 |    4380.19 ± 0.46 |
| Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP |   tg480 @ d20000 |      70.45 ± 1.27 | 89.67 ± 0.47 |                   |                   |                   |
| Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP |  pp2048 @ d50000 |    3690.36 ± 5.88 |              |  14203.66 ± 22.59 |  14103.98 ± 22.59 |  14205.86 ± 22.80 |
| Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP |   tg480 @ d50000 |      67.03 ± 1.67 | 84.67 ± 0.47 |                   |                   |                   |
| Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP | pp2048 @ d100000 |    2528.58 ± 0.55 |              |   40457.51 ± 8.72 |   40357.83 ± 8.72 |   40461.50 ± 8.69 |
| Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP |  tg480 @ d100000 |      60.96 ± 0.75 | 78.33 ± 3.68 |                   |                   |                   |
| Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP | pp2048 @ d150000 |    1922.36 ± 0.98 |              |  79194.84 ± 39.68 |  79095.17 ± 39.68 |  79201.49 ± 39.50 |
| Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP |  tg480 @ d150000 |      62.53 ± 3.29 | 76.33 ± 1.89 |                   |                   |                   |
| Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP | pp2048 @ d200000 |    1556.00 ± 0.99 |              | 129951.65 ± 82.49 | 129851.97 ± 82.49 | 129959.72 ± 82.53 |
| Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP |  tg480 @ d200000 |      59.58 ± 1.31 | 69.67 ± 1.70 |                   |                   |                   |

Token速度相當可用, 200K上下都能大約有60 tks

[kop wang]

@566656661 感谢数据，不错的，就是体感感觉NVFP4的精度稍差，回头我跑一下4bit和fp8之间的benchmark，看看困惑度有多少差距。

[rolex lo]

@566656661 看來真的是 兩張r9700的合體都做不了...

[566656661]

@kop-wang

vLLM跟llama.cpp在坊間有比較好用, 能測perplexity的插件嗎?

我平時都是測tks跟延遲多, perplexity跟MMLU的話我通常都是看model card的就算了

[566656661]

@rolex-lo

一分錢一分強

而且tks都是貴的, 本地單純是一次性, API就訂閱制

這個nvfp4準確度我也沒特別測量

[Tony Wang]

@566656661 速度不错

[566656661]

剛找到了一個lm-evaluation-harness

今晚單純測量速度, 明天折騰一下這個再報告精度損失好了

[tomcatzh]

推荐一个很适合 macOS 跑的模型 https://huggingface.co/LibraxisAI/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-abliterated-vmlx-mxfp4

我自己的 benchmark 和实测都完全有 27B bf16 mlx 版本的功力，但是速度快多了

关键是还越狱

[johnnybegood]

@tomcatzh 硬件什么配置？

[tomcatzh]

@johnnybegood 占显存大概 20G 不到，连 cache，m4 max跑的飞快

[im17me]

M5 Max 128g 短会话MTP 38 token/s， claude code 长会话28 token/s，整体效果还可以啊。

[Tony Wang]

达到了基本可用的状态

[terry]

@im17me 这个数据很不错，我觉得挺好，肯定是能用了，M5系列对Prefill有大幅提升，吐字速度够的话问题就不大，这是稠密模型，MOE更是M5的天下。当然了，最好是Max，其它的还是不行。或许Ultra出来能真正站起来，但是音视频估计还是没戏。