@williamlouis 说:

问题 1（近端检索）
文档中张三修正后的产量模型，第1和第2时间单位的产量分别是多少？

问题 2（中段检索）
2024年3月20日的实验实际连续运行了几个时间单位？

问题 3（干扰排除）
赵六提到的标准斐波那契数列起始两项是多少？这与张三的模型有何不同？模型是否会被此干扰？

问题 4（核心推理，必做）
根据所有相关记录，计算2024年3月20日的单日总产量，并判断是否需要启动废料处理程序。请详细列出计算过程和所依据的文档来源。

问题 5（进阶反事实，可选）
如果恒温箱没有发生故障，实验继续运行到第6个时间单位，总产量会是多少？是否会触发安全程序？

试了一下， minimax m2.7 第五题错了。 deepseek v4 flash全对

6.11.396.657 I slot print_timing: id 0 | task 1906 | prompt processing, n_tokens = 39709, progress = 1.00, t = 56.83 s / 698.78 tokens per second
6.12.377.585 I slot create_check: id 0 | task 1906 | created context checkpoint 1 of 32 (pos_min = 39708, pos_max = 39708, n_tokens = 39709, size = 149.626 MiB)
6.12.391.275 I slot print_timing: id 0 | task 1906 | prompt processing, n_tokens = 39719, progress = 1.00, t = 57.82 s / 686.93 tokens per second

跑的Hermes，吐词速度从 9t/s提升到了16t/s

8.31.834.959 I slot print_timing: id 0 | task 2640 | n_decoded = 1379, tg = 16.30 t/s
8.34.857.373 I slot print_timing: id 0 | task 2640 | n_decoded = 1428, tg = 16.30 t/s
8.37.884.404 I slot print_timing: id 0 | task 2640 | n_decoded = 1477, tg = 16.30 t/s
8.40.901.225 I slot print_timing: id 0 | task 2640 | n_decoded = 1526, tg = 16.29 t/s
8.43.924.988 I slot print_timing: id 0 | task 2640 | n_decoded = 1575, tg = 16.29 t/s
8.46.954.400 I slot print_timing: id 0 | task 2640 | n_decoded = 1624, tg = 16.29 t/s

使用方法

1. 保存下面的脚本为 gen_test.py，运行生成测试文本（约 10 万汉字，对应约 12-13 万 tokens）：

import random

FILLERS = [
    "唐代长安城采用中轴对称布局，东西两市商业繁荣，人口峰值超过百万。",
    "量子纠缠现象表明，两个粒子无论相距多远，其量子状态都能即时相互关联。",
    "DNA双螺旋结构的发现标志着分子生物学时代开端，为基因工程奠定基础。",
    "丝绸之路不仅是古代贸易通道，更是东西方文化交流的重要纽带。",
    "深度学习通过多层神经网络模拟人脑信息处理方式，在图像识别领域取得突破。",
    "工业革命始于18世纪英国，蒸汽机改良和工厂制度建立彻底改变了生产方式。",
    "板块构造学说解释了地震与火山形成的根本原因，岩石圈被划分为多个巨大板块。",
    "免疫系统T细胞能识别并攻击被病毒感染的细胞，是适应性免疫应答的核心。",
    "宋代活字印刷术的发明大幅降低了书籍制作成本，推动了知识的大众化传播。",
    "相对论揭示了时间、空间与引力之间的深层联系，彻底改变了经典物理学框架。",
]

def make_filler(n):
    text = ""
    while len(text) < n:
        text += random.choice(FILLERS) + "\n\n"
    return text[:n]

# 三个真实线索分散在不同深度
NEEDLE_A = "【实验日志-张三-3月15日】修正后的产量模型：第1时间单位产量为2，第2时间单位为3，从第3个开始，每个单位产量等于前两个单位产量之和。此模型已通过初步验证。"
NEEDLE_B = "【设备异常-3月20日】操作员李四记录：恒温箱温度超出临界值T达5个单位，当日实验连续运行5个时间单位。"
NEEDLE_C = "【安全备忘-王五-3月20日】单日总产量若超过50，必须立即启动废料处理程序。这是不可逾越的安全红线。"

# 干扰项（测试模型是否会混淆）
DISTRACTOR = "【实习生笔记-赵六-3月18日】标准斐波那契数列为1,1,2,3,5,8...，在自然界中广泛存在，如向日葵花盘排列。"

# 进阶版可选线索（90%位置，测反事实推理）
NEEDLE_D = "【维修记录-3月21日】工程师确认：恒温箱在第5个时间单位结束后发生故障，若未故障可继续运行第6个单位。"

TARGET = 100000  # 约10万汉字

def main():
    part = TARGET // 5
    doc  = make_filler(part) + NEEDLE_A + "\n\n"
    doc += make_filler(part) + NEEDLE_B + "\n\n"
    doc += make_filler(part) + DISTRACTOR + "\n\n"
    doc += make_filler(part) + NEEDLE_C + "\n\n"
    doc += make_filler(part) + NEEDLE_D + "\n\n"  # 不需要进阶版可删掉这行
    doc += make_filler(part)
    
    with open("128k_test.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(doc)
    print(f"已生成测试文件，总字符数: {len(doc)}")

if __name__ == "__main__":
    main()

2. 把生成的 128k_test.txt 喂给模型，然后提问：

测试题目

问题 1（近端检索）
文档中张三修正后的产量模型，第1和第2时间单位的产量分别是多少？

问题 2（中段检索）
2024年3月20日的实验实际连续运行了几个时间单位？

问题 3（干扰排除）
赵六提到的标准斐波那契数列起始两项是多少？这与张三的模型有何不同？模型是否会被此干扰？

问题 4（核心推理，必做）
根据所有相关记录，计算2024年3月20日的单日总产量，并判断是否需要启动废料处理程序。请详细列出计算过程和所依据的文档来源。

问题 5（进阶反事实，可选）
如果恒温箱没有发生故障，实验继续运行到第6个时间单位，总产量会是多少？是否会触发安全程序？

标准答案与评分

llama.cpp 运行注意

启动时必须显式指定上下文长度，否则默认只有 4K/8K：

llama-server.exe ^
  -m "Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf" ^
  -c 131072 ^
  --host 127.0.0.1 --port 8080

• -c 131072 是开启 128K 的关键。
• 27B Dense + 128K KV Cache 内存消耗很大，如果爆显存就调小 -ngl（减少 GPU 层数），靠内存 offload 顶住。

预期结果：

• 如果 27B 能在 10 秒内正确回答 1-4 题，说明 128K 上下文和基础智力都达标。
• 如果 1-3 对但 4 错，说明"能记住但算不对"，智力有瓶颈。
• 如果 3 被干扰项带偏，说明注意力机制或指令跟随有缺陷。

关于你说到的"尋找更優的腳本設計"，几点优化建议：

1. llama.cpp 启动参数优化（针对 Vulkan + 7900 XTX）：

   • 加 --no-mmap：RDNA3 的 Vulkan 驱动下 mmap 有时反而降速，实测能提 3-5%
   • --tensor-split 0（单卡时）强制 GPU 优先，避免 CPU fallback
   • 如果跑 32K+ 上下文，试试 --cache-type-k q8_0，比默认 f16 省显存对速度影响很小

2. 双卡准备：
   你说的双 7900 XTX，llama.cpp 目前 Vulkan 后端对多卡支持还在完善中。建议优先用 ROCm 后端来跑双卡（--tensor-split 12,12），Vulkan 双卡目前效率不如 ROCm。不过单卡 Vulkan 已经是很好的起点。

3. 量化选择：
   7900 XTX 24G 跑 27B，Q4_K_M 是甜点——速度和推理质量平衡最好。你的 Q6K 数据适合需要更高精度的场景。

期待你的双卡测试结果！