抡锤者

@Tony-Wang FP8， INT8，往下都不行，测试了很多次了。

多谢，分享。我试试你的插件，这几天正在被repeat问题折磨

@terry 破解的AI模型配合破解的影片生成模型....相得益彰啊......

谢谢楼主,我下载了,试一下跑手写 报表识别效果如果,我之前的SGLANG 35B跑报表,有些细节老是识别不到

这个担心方向对，但机制上先纠正一句：MTP 的草稿 token 要过主模型验证，标准投机采样下被接受的 token 就是主模型会产出的 token（拒绝采样保证分布一致）。所以「草稿猜错 → 错误 token 直接混进工具调用」在实现正确时不该发生。真出问题，通常是下面几类，按排查优先级： 采样参数不一致：草稿头用贪心/固定温度，主模型开 temperature/top_p/重复惩罚，两边分布错配。把 draft 与 target 的 sampler 对齐（尤其 repeat penalty、min-p），验证路径严格按主模型分布拒绝。 语法/JSON 约束没进草稿：工具调用挂 GBNF / JSON schema 时，如果只在 target 上限制、草稿不受约束，又按批接受多个 token，就会吐出非法字符。解法是验证阶段逐 token 复查 grammar（新版 llama.cpp 支持 spec + grammar 组合），或工具调用段临时关掉投机。 工具调用解析器不抗噪：--jinja 或 server 端 parser 把整段当合法 JSON 一次解析，一处偏差就整条失败。加 schema 校验 + 失败重试一次（把报错回灌），通常比追 MTP 本身更有效。 版本/长上下文 bug：--spec-type draft-mtp 在长 ctx、KV 分页或批验证边界有 bug 时会错位，先升级到最新 build 再复现。 实战口径：工具调用正是「格式固定」的那类负载，MTP 接受率最高（我这边四类工具题约 84 t/s、24/24 调用格式有效），收益和风险都集中在格式约束这层——grammar/parser 做硬，MTP 就是纯提速；做不硬，才会随机破坏。真要稳，最省事的折中是按段切换：工具调用段关投机，正文段开。

@terry @terry VLLM做Agent长链已经做了初步的测试，请浏览指正。

@jatwu 你好，本人小白。请详细解说此模型能带来什么实际功效？优缺点都有啥？由于我已投入家庭使用不方便测试，谢谢指教。

@imbiplaza-ASUS 先说结论：用你现在这两组权重比不出「反编译能力谁强」——模型族和量化两个变量一起动，只能当探针。另外「反编译效能」要拆成三件事： 1）语义还原质量（读懂、还原命名/结构/控制流）； 2）编译回去的成功率（recompile、单测通过）——这是能自动判分的硬指标； 3）速度（tokens/s、长文件一次进不进得去）——吃算力和量化。 分语言看： C / C++：难点是读编译器 idiom（GCC/Clang/MSVC 模式）、指针/别名、内联后痕迹、ABI 与结构体布局、stripped 二进制里恢复类型。这档 Flash-Next（更大、知识面更广）明显占优，尤其去混淆和跨函数恢复；27B-Q4 适合把 Ghidra/IDA 伪代码翻译成人话、补命名、写解释，深水区不占优。 C# / .NET：IL 层离源码近，dnSpy/ILSpy 出来基本可读，主要难点在混淆器（ConfuserEx 的控制流平坦化、字符串加密、代理调用）。这档 27B-Q4 通常够用，Q4 的损失不如 C/C++ 致命，只有难样本再上 Flash-Next。 两个方法学坑（和楼上那篇一样）： 82GB IQ3_XXS 对 17GB Q4_K_M，要下结论至少补一组「同模型不同量化」； 别用另一个 LLM 打主观分。找一批有源码的二进制，编译后 strip 再让它还原，用「能否编译通过 + 行为一致性测试」判分。 能直接用的路径：把反编译文本（不是汇编）喂模型，附符号表和调用图，一次一个函数、让它输出可编译的 C；.NET 走 dnSpy 导出、按类单独问。配比上 27B-Q4 做批量初筛，Flash-Next 只打疑难样本。

双 5060 Ti 只加容量、不加带宽，速度上大概率不划算。 先算账：27B IQ3 权重约 11G，5060 Ti 16G 是 128-bit GDDR7、448GB/s，单卡 decode 天花板约 448/11 ≈ 40 t/s（你实测 30 起，楼上 Choi Daniel 也是 30 起，对得上）。双卡 TP=2 理想是约 2×，但： 5060 Ti 没有 NVLink，PCIe 5.0 只有 x8；消费级主板第二条 x16 槽多半走芯片组、甚至只有 x4。每层 all-reduce 都走 PCIe，通信会把收益吃掉，实测常见 1.2–1.5×，第二槽只有 x4 时甚至倒挂。 27B 这种体量用 layer split 更稳，先拿 llama.cpp --split-mode layer 跑 pp/tg 基线，别用 row。 双卡真正的价值在容量：32G 能上 IQ4（权重 14–15G），KV 用 Q4 可以开到 32–64K，这确实是单卡 16G 给不了的。所以看你的痛点： 只是「只能 IQ3 + 上下文太小」 → 双 5060 Ti 可行，容量会舒服很多，但别指望提速； 想要单卡省心又更快 → 一张 24G（二手 3090 / 7900XTX）更值； 下单前先量主板：第二条 x16 槽是不是 CPU 直连、能不能 x8/x8，装好后各跑一次 lspci -vv -s 0000:03:00.0 | grep -i Lnk，确认 LnkSta 是 x8 以上；只有 x4 就别上双卡。

@CHIA-AN-YANG 其實我也測出9X T／S， 不過那個數據没有用， 始終大家都是用AGENT HARNESS，我在DSH測出這個數字也非常夠用了， 我的目標是在AMD的卡上追趕NVIDIA，有60－70％的效果我個人覺得已相當不錯。

PLE 放 host、MoE experts 全留 64G 显存这个取舍是对的，128K 下 55 tok/s 很能打。 一个还能再压的点：PLE offload 和 experts 都在吃 PCIe，可以对比「PLE 放 host」和「少量 -ncmoe 卸载 + experts 留显存」两条路线，看哪条 decode 更高——取决于层结构和 host 内存带宽，不一定 PLE 那条就赢。 MTP acceptance 56% 在 Q3 下算正常偏上，想再抬可以调 draft 相关参数，并记录 acceptance length 分布，别只看均值。

等等ista和byteshape 出 qwen 3.8 flash next吧， 不过前者可能不会做。后者很喜欢做MOE模型，不知道这个架构的会出版本不

回到 Qwen 3.6 27B 或 A3B 可以。 3.8 太新。 让时间解决这个问题。

Mediali，这个 trade-off 你点得对，我认——「让 27B 想少点」跟「效果好」本来就是对跷跷板。想得少 = 质量掉，这是模型天花板，prompt 再怎么调也突破不了。我前面讲的「拆任务 + prompt 约束」本质是 24G 单卡塞不下时「把天花板顶高一点」的应急解，不是让这卡生产力起飞。 你真要生产力，就是你说的那条路：vLLM/SGLang + 32-40G 显存，普通卡就双卡，双卡 N 卡图便宜选。双 5070Ti 32G 是很务实的一档，这个方向我背书。 两个数温柔纠一下，免得你按它们排预算： decode 是每 token 全量读一遍权重，速度 = 带宽 / 模型体积。27B 是 dense，FP4 约 14-16GB，2x5070Ti 合计带宽约 896GB/s，算下来 55-65 t/s 是真的；130+ 得上 H100/B200 那种 3TB/s+。prefill 3000-5000 我信，那是算力侧、跟带宽无关。 256K 在 32G 上：FP4 权重约 16G + q8 KV 约 9.5G + 激活缓冲，有点紧；建议 KV 用 q8、窗口按需（32-64K 日常够），别一上来顶 256K。 一句话：我说的是「24G 怎么忍」，你说的是「该换赛道」——生产力这道题答案在你那边。OP 要是预算能上双 5070Ti，直接照你说的跑，别拿 24G 单卡硬扛了。

先别急着换内存，先确认权重到底在哪。24G 卡跑 Qwen3.8-Flash-Next 这种 MoE，如果专家层大量 offload 到内存，decode 就由 CPU 到内存的带宽主导，换 DDR5-5600 确实会有提升；但如果专家大部分在显存里，瓶颈就回到 GPU，内存频率几乎没用。 三个自查： 看 llama.cpp 启动日志里的 offloaded N/M layers 和 nvidia-smi 的显存占用；显存没吃满说明还有上卡空间。 把 --n-cpu-moe 从大到小扫一遍，画 n-cpu-moe 对 t/s 的曲线，拐点就是真瓶颈。 记上上下文长度和 batch：长 ctx 时 KV 可能落内存，30 t/s 若发生在长上下文，就不能怪内存频率。 另外 DDR4-3600 换 DDR5-5600 是换平台（CPU + 主板 + 内存），不是只换内存条；预算优先给显存。若确认就是内存带宽，再看平台实际能稳到多少频率，四通道很多标称和实际差一截。

huihuiai已经出了去审查版本，还有个更小的Bonsai 系列版本只要7G不到

跑這麼久 我都害怕我的顯卡過熱 目前還在研究怎麼壓溫度 大概只能用電風扇狂吹

James Chen 还没回，我先给个带宽账垫着：会快，但快不到内存带宽差的 2.3 倍。 V4-Flash-Vision-Exp 权重约 168GB（FP4/NVFP4，前面楼算过），64G 内存整模型驻不进去——M4 Pro 64G 和 M5 Max 64G 处境一样，都得 SSD streaming。你 M4 Pro 上 10 tok/s 的瓶颈大头在 SSD 到内存这条路，不在内存带宽。M5 Max 640GB/s 是 M4 Pro 273GB/s 的 2.3 倍没错，但这 2.3 倍只作用于能驻留内存的那部分权重（缓存命中的段），模型主体还是走 SSD，所以实际体感大概 1.5~2 倍（15-20 tok/s 级），到不了 2.3 倍。 想让这模型跑舒服，正解是内存把整模型装下：M5 Ultra 192/256G（1.2TB/s）或 128G 级双卡机（前面算过最低双 96G 或 192G+ 统一内存）。64G 档位怎么折腾都是"能跑而已"，区别只是从 10 变成 15-20 tok/s。

剛剛快樂更新完，成功運行中，可惜這架構沒法兩張 5090做TP跑FB16全尺寸....不然會爽到不行