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抡锤者

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发一个自测的 Qwen3.8-27B 鹈鹕骑自行车动画

已定时 已固定 已锁定 已移动 LLM讨论区
qwen-27b
5 帖子 3 发布者 222 浏览
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    Che
    编写于 最后由 编辑
    #1

    dc133d52-4854-488d-b642-ab00fc37ba7f-pelican-bike.html

    Quicker_20260818_111310.png
    Quicker_20260818_111802.png
    Quicker_20260818_111841.png
    Quicker_20260818_110206.png

    (APIServer pid=120761) INFO 08-18 10:53:17 [loggers.py:310] Engine 000: Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 38.0 tokens/s, Running: 1 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 1.5%, Prefix cache hit rate: 39.9%, MM cache hit rate: 0.0%

    (APIServer pid=120761) INFO 08-18 11:07:15 [loggers.py:310] Engine 000: Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 26.0 tokens/s, Running: 1 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 2.7%, Prefix cache hit rate: 67.8%, MM cache hit rate: 0.0%

    模型 cyankiwi/Qwen3.8-27B-AWQ-INT4
    聊天模板 froggeric/Qwen-Fixed-Chat-Templates
    思考强度 中(模板默认)
    框架 vllm 0.27
    KV量化 turboquant_4bit_nc
    harness ClaudeCode
    tokens 约 26k
    总用时 14m

    说明

    • tokens 构成:思考 16k + 代码 10k + ClaudeCode 内置工具+系统提示词 21k ≈ 49k(如图)
    • 速度及用时因设备而异。无MTP
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      C 离线
      Che
      编写于 最后由 编辑
      #2

      补充两个挡位的思考强度

      思考强度:低
      Quicker_20260818_133719.png
      Quicker_20260818_130411.png
      Quicker_20260818_133850.png
      和无思考几乎没有差别,很快,成果也很糟糕。


      思考强度:高
      pelican-ride.html
      Quicker_20260818_134227.png
      Quicker_20260818_134333.png
      Quicker_20260818_134352.png

      似乎比思考强度中略好,但是思考花了28k,并且调用工具失败1次,两次代码生成分别为 3.2k 和 7.7k,耗时长了很多。

      1 条回复 最后回复
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      • C 离线
        C 离线
        Che
        编写于 最后由 编辑
        #3

        再来个黑洞:

        89ad3a80-3411-4807-806f-4be6e1b55bea-standalone.html
        d144b302-097e-4e9f-99cb-98d82c624b13-image.jpeg

        花了挺长时间。加上subagent,差不多2M tokens

        提示词来自L站:

        在当前目录下,使用web技术制作一个图形化预览黑洞效果的网页,要求外观和样式要类似于电影《星际穿越》里面的黑洞卡冈图雅。黑洞背景要有其他星星,黑洞要有跟电影里类似的吸积盘效果和引力透镜效应。用户可以用鼠标旋转观察,并且在侧边栏可以调整相关参数体现不同参数黑洞的不同效果。你可以使用你认为必要的技术来实现这个网页,既要保证性能也要完成必要的效果。可以引入你觉得必要的第三方图形库比如three.js等等之类。

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        • terryT 在线
          terryT 在线
          terry
          超级版主
          编写于 最后由 编辑
          #4

          非常不错,效果还挺好的,单轮编程任务确实厉害。

          油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

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          • ,terryT terry 固定了此主题
          • 老 离线
            老 离线
            老茶
            编写于 最后由 编辑
            #5

            X上这个讨论也很热门,结论是:降低思考强度的速度收益大,质量并不会有什么损失。

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            • ,系统 取消固定了此主题

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