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抡锤者

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版主7900XTX 24G 蓝宝石 白金版 折腾日记。折腾过程从入手到成功全过程。部分版主个人开发架构分享。

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    sospda
    编写于 最后由 编辑
    #7

    deepseek 得出 共7组解:

    | # | 左→右 |
    |:-:|:-----:|
    | 1 | B A C E D |
    | 2 | B D E A C |
    | 3 | B E D A C |
    | 4 | B A D E C |
    | 5 | B A E D C |
    | 6 | D E B A C |
    | 7 | E D B A C |
    

    本地Qwen3.6 b27 得出答案:有三种可能

    1. B A C E D
    2. B A E D C
    3. B E D A C
    

    答案不全,但是没错

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    • S sospda

      deepseek 得出 共7组解:

      | # | 左→右 |
      |:-:|:-----:|
      | 1 | B A C E D |
      | 2 | B D E A C |
      | 3 | B E D A C |
      | 4 | B A D E C |
      | 5 | B A E D C |
      | 6 | D E B A C |
      | 7 | E D B A C |
      

      本地Qwen3.6 b27 得出答案:有三种可能

      1. B A C E D
      2. B A E D C
      3. B E D A C
      

      答案不全,但是没错

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      williamlouis
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      #8

      @sospda 你也是7900XTX 24G 吗?

      个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

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        sospda
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        #9

        我的是r9700 ,我用的是Q5 KM

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          #10

          那就好。同模型你对了。我的错了。那就不好折腾了。我准备试试别的模型。我主要的考量是智力。快慢无所谓。

          个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

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            #11

            参考无审查版本优化27B K4
            bash
            echo high | sudo tee /sys/class/drm/card1/device/power_dpm_force_performance_level

            然后启动 llama.cpp:
            
            bash
            cd /opt/llama.cpp
            HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 ./build/bin/llama-server \
              -m models/Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf \
              -c 65536 -ngl 99 \
              --flash-attn on \
              --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 \
              --parallel 1 --reasoning off --no-warmup \
              --temp 0.7 --repeat-penalty 1.1 --top-p 0.9 \
              --host 0.0.0.0 --port 8081
            

            优化后 提升上下文到64K 可以和Hermes 联动
            API 完全正常。下面是在 Mac 端 Hermes 的配置方法:

            Mac 端 Hermes 连接 llama.cpp
            
            你需要在 Mac 上打开终端,执行以下命令:
            
            bash
            1. 设置 provider 为自定义端点
            hermes config set model.provider custom
            
            2. 设置 API 地址(指向你的 Linux 机器)
            hermes config set model.base_url http://192.168.8.247:8081/v1
            
            3. llama.cpp 不需要 API key,但填一个占位值
            hermes config set model.api_key not-needed
            
            4. 设置模型名(必须与 llama-server 返回的一致)
            hermes config set model.default Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf
            
            
            然后重启 Hermes(或 /reset)即可。
            
            
            
            网络连通性
            
            你的 Linux 机器 IP 是 192.168.8.247,端口 8081。
            
            先确认 Mac 能访问:
            
            bash
            curl http://192.168.8.247:8081/v1/models
            
            
            - 如果通 → 直接用上面的配置
            - 如果不通 → 可能是防火墙或不在同一子网,可以通过 SSH 隧道转发:
            
            bash
            在 Mac 上建立 SSH 隧道
            ssh -L 8081:localhost:8081 [email protected] -N
            
            然后 base_url 改为:
            hermes config set model.base_url http://localhost:8081/v1
            
            
            
            
            等效的 config.yaml 直接编辑
            
            也可以直接编辑 ~/.hermes/config.yaml:
            
            yaml
            model:
              provider: custom
              base_url: http://192.168.8.247:8081/v1
              api_key: not-needed
              default: Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf
            
            
            
            
            总结:核心就是告诉 Hermes 用一个自定义的 OpenAI 兼容端点,指向你的 llama.cpp server。llama.cpp 的 llama-server 内置了 /v1/chat/completions 和 /v1/models 端点,Hermes 直接就能用。
            

            ef263ec2-65fe-4ae6-9153-f6ae009c0120-image.jpeg
            2b51614a-e17c-4e7b-9cc0-173e34717084-image.jpeg
            先这样。睡觉。明天继续。

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            • williamlouisW 离线
              williamlouisW 离线
              williamlouis
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              编写于 最后由 williamlouis 编辑
              #12

              485d2525-0d9e-422d-9d59-be42b92ce7c8-image.jpeg
              测试:Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf 参照论坛水友配置安装成功。
              受限于平台其他硬件性能我只跑了。32-41 token/s 的速度。上下文和预期一样 可以128K。惊喜的是智力10题这个模型都回答正确了。这说明优化策略不是消耗原模型的智力基础上实现的。确实做到提速增智了。
              参数如下
              kp 运行状态

              | 项目         | 详情                                                |
              |--------------|-----------------------------------------------------|
              | 模型         | Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P |
              | 端口         | 8080                                                |
              | 量化         | Q4_K_P(17.5GB)                                    |
              | 上下文       | 128K (131,072 tokens)                               |
              | 生成速度     | ~33 tok/s                                           |
              | Prompt 处理  | ~48 tok/s                                           |
              | MTP 推测解码 | 18 drafts → 13 accepted(72% 采纳率)               |
              | GPU DPM      | auto(设为 high 可到 ~35 tok/s)                    |
              | 参数         | 27.3B                                               |
              
              与 km 的关键差异:
              - 上下文 128K vs 32K
              - MTP 推测解码加速(--spec-type draft-mtp)
              - --no-mmap(MTP 必需)
              - V-cache q4_0(省显存给 128K 上下文)
              - 端口 8080(km 之前用 8081)
              

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              • S 离线
                S 离线
                sospda
                编写于 最后由 编辑
                #13

                用rocm比vulkan聪明一点,7个答案都给出了。计算时间差不多。
                rocm也是q5,但是k q5,v q4

                让我逐步推理:
                五个位置 1-5(从左到右),条件:

                1. A 不在两端 → A ∈ {2,3,4}
                2. B 在 C 左边且不相邻 → B < C,C - B ≥ 2
                3. D 和 E 相邻 → |D - E| = 1
                4. E 不在最右 → E ≠ 5
                5. C 不在最左 → C ≠ 1
                  关键推导:
                  C 只能在 3 或 5:
                  • C=2:B < 2 且 2-B ≥ 2 → B ≤ 0,不可能
                  • C=4:B ≤ 2,但无论怎么排,D和E都无法相邻
                  • C=5:B ≤ 3,可行
                  • C=3:B=1,也可行
                  经穷举,共有 7 种满足条件的排列:
                  编号 排列
                  1 D, E, B, A, C
                  2 E, D, B, A, C
                  3 B, D, E, A, C
                  4 B, E, D, A, C
                  5 B, A, D, E, C
                  6 B, A, E, D, C
                  7 B, A, C, E, D
                  结论:题目条件不足以确定唯一顺序。 7 种排列都满足全部 5 个条件。
                  如果你确认题目没有遗漏条件,可以告诉我,我帮你再检查一下是否某个条件我理解有误。
                1 条回复 最后回复
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                • S 离线
                  S 离线
                  sospda
                  编写于 最后由 编辑
                  #14

                  同一个模型,rocm的v cache还是q4,结果智力反而更高一点。
                  不过日常用rocm的tokens速度是比vulkan慢点。

                  1 条回复 最后回复
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                  • williamlouisW williamlouis

                    485d2525-0d9e-422d-9d59-be42b92ce7c8-image.jpeg
                    测试:Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf 参照论坛水友配置安装成功。
                    受限于平台其他硬件性能我只跑了。32-41 token/s 的速度。上下文和预期一样 可以128K。惊喜的是智力10题这个模型都回答正确了。这说明优化策略不是消耗原模型的智力基础上实现的。确实做到提速增智了。
                    参数如下
                    kp 运行状态

                    | 项目         | 详情                                                |
                    |--------------|-----------------------------------------------------|
                    | 模型         | Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P |
                    | 端口         | 8080                                                |
                    | 量化         | Q4_K_P(17.5GB)                                    |
                    | 上下文       | 128K (131,072 tokens)                               |
                    | 生成速度     | ~33 tok/s                                           |
                    | Prompt 处理  | ~48 tok/s                                           |
                    | MTP 推测解码 | 18 drafts → 13 accepted(72% 采纳率)               |
                    | GPU DPM      | auto(设为 high 可到 ~35 tok/s)                    |
                    | 参数         | 27.3B                                               |
                    
                    与 km 的关键差异:
                    - 上下文 128K vs 32K
                    - MTP 推测解码加速(--spec-type draft-mtp)
                    - --no-mmap(MTP 必需)
                    - V-cache q4_0(省显存给 128K 上下文)
                    - 端口 8080(km 之前用 8081)
                    
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                    AGIA 离线
                    AGI
                    编写于 最后由 AGI 编辑
                    #15

                    @williamlouis
                    和你同一个模型,就是量化不一样,用的q5量化,上下文设置的96000, kv都是q8, 结果是:
                    Screenshot From 2026-06-11 18-47-22.png

                    还有其他结果, grok expert:
                    Screenshot From 2026-06-11 18-46-29.png

                    gpt 5.5 thinking web:
                    Screenshot From 2026-06-11 18-48-27.png

                    Gemini 3.1 Pro:
                    Screenshot From 2026-06-11 18-53-11.png

                    codex 5.5 xhigh:
                    Screenshot From 2026-06-11 18-58-53.png

                    Claude web版本一直不给结果...

                    显存占用情况:
                    Screenshot From 2026-06-11 19-01-07.png

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                      #16

                      折腾了下 KIMI 2.6 果然拉了。退不了费。过期不续。尝试了科学指导方案。没有效果。KIMI 就是拉缸状态了。

                      6bc48c9a-5568-460f-a8af-42c02ed31916-image.jpeg
                      这点钱充的毫无价值。

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                      • williamlouisW williamlouis

                        折腾了下 KIMI 2.6 果然拉了。退不了费。过期不续。尝试了科学指导方案。没有效果。KIMI 就是拉缸状态了。

                        6bc48c9a-5568-460f-a8af-42c02ed31916-image.jpeg
                        这点钱充的毫无价值。

                        A 离线
                        A 离线
                        abaalei
                        编写于 最后由 编辑
                        #17

                        @williamlouis k2.6我遇到最大的问题他当时刚可以在nvidia nim白嫖后,我接入了agent然后,会疯狂刷感叹号,telegram连续刷4 5 条感叹号给我。😂 😂

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                          编写于 最后由 编辑
                          #18

                          上几个利民的风扇。原机功耗才350瓦 就CPU 有个扇。7900XTX显存温度飙到97度。。。。
                          大家折腾也开着 显卡监控窗。注意下温度。不要硬上。
                          方案:radeontop(可视化界面)
                          类似 htop 的交互式 AMD GPU 监控工具:
                          bash

                          安装

                          sudo apt install radeontop

                          运行(自动刷新,无需额外参数)

                          sudo radeontop
                          自动实时刷新,彩色界面显示 GPU 利用率、显存带宽、温度等

                          到货换上再继续。

                          个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

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