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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。
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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。
先这样。睡觉。明天继续。 -
T terry 于 将此主题固定
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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）个人主页：xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg
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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：- A 不在两端 → A ∈ {2,3,4}
- B 在 C 左边且不相邻 → B < C，C - B ≥ 2
- D 和 E 相邻 → |D - E| = 1
- E 不在最右 → E ≠ 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。
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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） -
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。
这点钱充的毫无价值。 -
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。
这点钱充的毫无价值。 -
系统 于 取消固定此主题
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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。
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测试了下 谷歌的 gemma 4-12B .上下文可以跑256K 。我设置的128K。速度55-62t/s 。随上下文增加 速度会明显下降。智力测试 7/10.主要问题：编码能力不过关。解释不了就会跳过给结果。
经典测试下八卦网页制作。在我给了参考图片后还是非常的LOW
总结：可以识别图片。但是效果可以说是完全不着边。没什么深度探讨价值的模型。 -
折腾了下 windows 11 下 comfly ui。恶补下视频生成技术。直接讲重点。对于系统桌面的需求。单机不能看结果很难受。因为是非工作内容。这台7900XTX 并没接入我的工作网络。状态单身。
首先是 Linux mint 22.3 下测试 集显负责桌面显示，视频播放等工作。独立显卡负责算力输出。非常容易。没什么可以讲的。直接让在线AI 全程就可以搞定。
之后 切换到 windows 11 场景。十分折腾 和我好久没用过也是直接原因。说结果吧。
1.显示器 直连 独立显卡 安装Windows 11
2.安装完成进入Windows 下 驱动你的集成显卡。（不放心，或技术一般建议重启一下看看设备管理器。集成驱动是否正常。）
3.关机进入bios 将集成显卡设置为主显卡。显示器接到主板的集成显卡接口，从集成显卡进入系统。
3步这是我测试后的方案。错误过程直接省略吧。
这个布局对 comfly ui 有非常显著的提升。在你需要桌面的情况下。
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好多天没来更新了。最近接了很多单子。同时开N个端口操作。
主要是我不太相信AI。所以干活自己是主力。跑题。回到7900 XTX。
又加了一块硬盘。发现学习 comfil ui Windows 是主力。
生产力环境又必须在 Ubuntu 下。
简单的单机双系统方法是 esp 分区下做个启动引导。在开机后选择下你用的系统。
没选择 pve 虚拟机是。这玩意折腾过。长期跑某个项目是可以的。但是开发没有venv 方便。测试也是。所以很多年没试验用它。
总结：需要学习折腾的同志们双系统 选择 双硬盘。每个硬盘上一个系统是最简单的方案。操作很容易。装好后。在 Linux 下 直接告诉 AI 在 esp 写一个就完事。用DeepSeek V4 大约花费 1分钱。当然节俭大能可以手写。赞 -
好多天没来更新了。最近接了很多单子。同时开N个端口操作。
主要是我不太相信AI。所以干活自己是主力。跑题。回到7900 XTX。
又加了一块硬盘。发现学习 comfil ui Windows 是主力。
生产力环境又必须在 Ubuntu 下。
简单的单机双系统方法是 esp 分区下做个启动引导。在开机后选择下你用的系统。
没选择 pve 虚拟机是。这玩意折腾过。长期跑某个项目是可以的。但是开发没有venv 方便。测试也是。所以很多年没试验用它。
总结：需要学习折腾的同志们双系统 选择 双硬盘。每个硬盘上一个系统是最简单的方案。操作很容易。装好后。在 Linux 下 直接告诉 AI 在 esp 写一个就完事。用DeepSeek V4 大约花费 1分钱。当然节俭大能可以手写。赞 -
@williamlouis ubuntu 的生產力真的比windows 高嗎?
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今天 闲鱼发货了。再见了我的小霸王学习机。
