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抡锤者

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  2. LLM讨论区
  3. 7900 XTX + Qwen3.6-27B:Ubuntu + ROCm / Vulkan / MTP 64/128/256K 全部實測整理

7900 XTX + Qwen3.6-27B:Ubuntu + ROCm / Vulkan / MTP 64/128/256K 全部實測整理

已定时 置顶直到 2026/6/1 15:26 已锁定 已移动 LLM讨论区
14 帖子 9 发布者 228 浏览 1 关注中
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  • AGIA 离线
    AGIA 离线
    AGI
    编写于 最后由 编辑
    #2

    感谢测试,论坛里的组合几乎都测试了!我的卡6.1才能到,就按照你这个帖子来部署!我也打算部署双卡,可惜机箱放不下了……,外置不知道怎样

    terryT williamlouisW 2 条回复 最后回复
    1
    • kop wangK kop wang 固定了该主题
    • kop wangK 离线
      kop wangK 离线
      kop wang
      编写于 最后由 编辑
      #3

      测试的非常全面,非常宝贵的数据。置顶三天。

      虚心交流,一起进步

      1 条回复 最后回复
      1
      • J 离线
        J 离线
        johnnybegood
        编写于 最后由 编辑
        #4

        IQ4_XS 编程还是差点意思

        CHIA AN YANGC 1 条回复 最后回复
        1
        • CHIA AN YANGC CHIA AN YANG

          7900 XTX + Qwen3.6-27B 測試完整整理

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          IMG_8055 IMG_8056

          整理日期:2026-05-29

          原本在win11原生llama.cpp+vulken,但想為雙卡7900XTX做準備,
          換了洋垃圾的主機板裝原生ubuntu24.04+rocm,以為會更好,結果折騰了3天,最終還是vulken更優,測所有參數,發文上來跟大家分享,尋找更優的腳本設計,以下是折騰後請AI整理的資料,部分有參考David Zhang大神的文章

          這份整理的是目前在 Ubuntu 24.04 + RX 7900 XTX 24GB 上,針對 llama.cpp 做過的 ROCm / Vulkan / MTP 實測彙整。
          目標是找出最適合 Hermes / 長上下文 / 單卡可用的路線。


          一、測試環境

          • 主機:jaran-Z10PE-D16-WS
          • CPU:Intel Xeon E5-2678 v3 @ 2.50GHz(雙路)
          • RAM:64GB
          • GPU:AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB(gfx1100 / RADV NAVI31)
          • OS:Ubuntu 24.04
          • 目標:Qwen3.6-27B,單卡先跑通,並評估 Hermes 實戰可用性

          二、模型清單

          本次主要測過的模型:

          • Qwen3.6-27B-MTP-IQ4_XS.gguf
          • Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf
          • Qwen3.6-27B-Q4_K_M-mtp.gguf

          補充說明:

          • 測試過程中,Qwen3.6-27B-Q4_K_M-mtp.gguf 這個檔名曾被做過 alias / symlink 對照,實際內容在某些階段指向 IQ4_XS
          • 因此下面的結果會以「實際跑到的模型 / 腳本」為準

          三、ROCm 測試

          1. clean ROCm + turboquant

          模型:Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf

          • pp512: 747.91 t/s
          • tg128: 29.36 t/s

          判讀:

          • prefill 很強
          • decode 明顯慢
          • 對 Hermes 日常回應不理想

          2. clean ROCm + llama-server + MTP

          模型:Qwen3.6-27B-Q4_K_M-mtp.gguf

          • 裸 decode / llama-bench: 29.27 t/s
          • llama-server + MTP: 約 36-37 t/s

          判讀:

          • 比 turboquant 的 decode 好一些
          • 但仍未到 50+

          3. ROCm + MTP + IQ4_XS

          模型:Qwen3.6-27B-MTP-IQ4_XS.gguf

          • 64K 真實測試:43.845 t/s

          判讀:

          • 比舊版 ROCm MTP 更好
          • 但 64K 下仍未穩定達到 50+

          四、Vulkan 測試

          共通 Vulkan build

          • Ubuntu 原生 llama.cpp
          • build 目錄:~/src/llama.cpp.clean/build-vulkan
          • server 路徑:/home/jaran/src/llama.cpp.clean/build-vulkan/bin/llama-server

          共通參數基準

          多數測試共通的參數大致如下:

          • -ngl 99
          • -fa on 或 -fa 1
          • --cache-type-k q4_0
          • --cache-type-v q4_0
          • --spec-type draft-mtp
          • -np 1
          • --temp 0.7 或 0.6
          • --top-k 20
          • --host 0.0.0.0
          • --port 8080

          五、Vulkan + 64K 測試

          1. Qwen3.6-27B-MTP-IQ4_XS.gguf

          共通條件:

          • -c 65536
          • --spec-draft-n-max 2
          • -b 2048
          • -ub 512
          • -t 12

          結果:

          • 48.03 / 46.99 / 46.52
          • 48.32 / 47.67 / 46.54
          • 49.52 / 45.93 / 42.59

          判讀:

          • 穩定值大約在 46.5 - 48.0 t/s
          • 平均大約落在 47 t/s 左右
          • 偶爾可以摸到接近 50
          • 但整體未穩定破 50

          2. Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf

          結果:

          • 44.60 / 49.25 / 44.60

          判讀:

          • 平均約 46.15 t/s
          • 有峰值,但波動比 IQ4_XS 大

          3. Qwen3.6-27B-Q4_K_M-mtp.gguf

          結果:

          • 46.93 / 41.54 / 49.70

          判讀:

          • 平均約 46.06 t/s
          • 也能接近 50,但穩定性不如 IQ4_XS

          六、Vulkan + 128K 測試

          1. 早期 128K(偏保守參數)

          條件概念:

          • -c 131072
          • --spec-draft-n-max 2
          • -ub 256

          結果:

          • 44.76
          • VRAM Used: 20,909,498,368 B
          • VRAM Total: 25,753,026,560 B

          後續同組測到:

          • 49.40
          • 44.57
          • 46.11

          判讀:

          • 平均約 46.69 t/s
          • 可跑,但不是最優

          2. 對齊大神的David Zhang文章思路的 128K

          條件:

          • --spec-type draft-mtp
          • --spec-draft-n-max 3
          • -c 131072
          • -ub 256
          • -fa 1
          • -np 1
          • --temp 0.7
          • --top-k 20

          結果:

          • 52.62
          • 53.32
          • 51.47
          • 53.95

          平均:

          • 約 52.84 t/s

          判讀:

          • 這是目前很好的 128K 版本
          • 已穩定進入 50+
          • 比前面的 64K 保守版明顯更快

          3. 128K 的結論

          • 128K 是目前的甜蜜點之一
          • 比 64K 的保守版更有機會穩定 50+
          • 也比 256K 更容易維持穩定

          七、Vulkan + 256K 測試

          對齊他文章思路的 256K

          條件:

          • --spec-type draft-mtp
          • --spec-draft-n-max 3
          • -c 262144
          • -ub 256
          • -fa 1
          • -np 1
          • --temp 0.7
          • --top-k 20

          結果:

          • 53.06
          • 55.14
          • 49.07

          平均:

          • 約 52.42 t/s

          判讀:

          • 256K 可以跑,而且峰值不差
          • 但平均略低於 128K
          • 波動也更大

          八、對照結論

          路線 模型 代表結果 判讀
          ROCm UD-Q4_K_XL pp512 747.91 / tg128 29.36 prefill 強,decode 慢
          ROCm Q4_K_M-mtp 29.27 / 36-37 t/s 有改善,但仍未穩定 50+
          ROCm MTP-IQ4_XS 43.845 t/s @ 64K 比舊版好,但仍未達標
          Vulkan MTP-IQ4_XS 46-48 t/s 穩定 64K 最穩的基準
          Vulkan UD-Q4_K_XL 平均 46.15 t/s 有峰值,但較抖
          Vulkan Q4_K_M-mtp 平均 46.06 t/s 可用,但不如 IQ4_XS 穩
          Vulkan 128K draft-mtp n=3 平均 52.84 t/s 目前最佳平衡點
          Vulkan 256K draft-mtp n=3 平均 52.42 t/s 可跑,但不如 128K 穩

          九、最終判斷

          1. ROCm 路線

          • 適合研究與調校
          • prefill 很強
          • decode 對 Hermes 實戰來說偏慢
          • 不如 Vulkan 穩

          2. Vulkan 路線

          • 是目前單卡最實用的方向
          • 尤其是 draft-mtp + Qwen3.6-27B-MTP-IQ4_XS
          • 在 64K/128K/256K 都能跑,但表現以 128K 最平衡

          3. 最適合 Hermes 的結論

          • 如果重視穩定與實戰:128K 最推薦
          • 如果重視簡單與保守:64K 也可用
          • 如果重視極限與展示:256K 可以,但不如 128K 穩
          williamlouisW 在线
          williamlouisW 在线
          williamlouis
          编写于 最后由 编辑
          #5

          @CHIA-AN-YANG 能做个答题测试吗?这个卡是很多Hermes用户的选择。你的27B 很有参考价值。毕竟 智力属性是实践的基础。128K在平时工作基本够用了。可以做很多事。希望能得到:针毡检索 + 跨文档逻辑推理的复合测试,专门用来验证 128K 上下文是"真长"还是"假长",同时测智力。的回复。谢谢

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

          CHIA AN YANGC V 2 条回复 最后回复
          0
          • AGIA AGI

            感谢测试,论坛里的组合几乎都测试了!我的卡6.1才能到,就按照你这个帖子来部署!我也打算部署双卡,可惜机箱放不下了……,外置不知道怎样

            terryT 离线
            terryT 离线
            terry
            编写于 最后由 编辑
            #6

            @AGI 换个机箱吧,200就买到了,外置很麻烦,也没有内置稳定方便。

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

            1 条回复 最后回复
            2
            • AGIA AGI

              感谢测试,论坛里的组合几乎都测试了!我的卡6.1才能到,就按照你这个帖子来部署!我也打算部署双卡,可惜机箱放不下了……,外置不知道怎样

              williamlouisW 在线
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              williamlouis
              编写于 最后由 编辑
              #7

              @AGI 换机箱 买个延长线(这个不要省钱,选好的)pci-e

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

              1 条回复 最后回复
              1
              • XiaoteX 离线
                XiaoteX 离线
                Xiaote
                编写于 最后由 编辑
                #8

                @CHIA-AN-YANG 非常详尽的测试,7900 XTX 上 Vulkan 比 ROCm 表现出色这个结论对坛友很有参考价值。

                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!

                1 条回复 最后回复
                1
                • williamlouisW williamlouis

                  @CHIA-AN-YANG 能做个答题测试吗?这个卡是很多Hermes用户的选择。你的27B 很有参考价值。毕竟 智力属性是实践的基础。128K在平时工作基本够用了。可以做很多事。希望能得到:针毡检索 + 跨文档逻辑推理的复合测试,专门用来验证 128K 上下文是"真长"还是"假长",同时测智力。的回复。谢谢

                  CHIA AN YANGC 离线
                  CHIA AN YANGC 离线
                  CHIA AN YANG
                  编写于 最后由 编辑
                  #9

                  @williamlouis 你有提示詞嗎?因為我自己需求是用來查幣價分析,skill慢慢迭代之後,判斷的還不錯,我在截圖上傳

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • J johnnybegood

                    IQ4_XS 编程还是差点意思

                    CHIA AN YANGC 离线
                    CHIA AN YANGC 离线
                    CHIA AN YANG
                    编写于 最后由 编辑
                    #10

                    @johnnybegood 問AI也是這樣說沒錯,但我需求查幣價K線分析,比較需要速度型的

                    williamlouisW 1 条回复 最后回复
                    0
                    • CHIA AN YANGC CHIA AN YANG

                      @johnnybegood 問AI也是這樣說沒錯,但我需求查幣價K線分析,比較需要速度型的

                      williamlouisW 在线
                      williamlouisW 在线
                      williamlouis
                      编写于 最后由 编辑
                      #11

                      @CHIA-AN-YANG 我生成一套题目给你
                      这是一个针毡检索 + 跨文档逻辑推理的复合测试,专门用来验证 128K 上下文是"真长"还是"假长",同时测智力。

                      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()
                      
                      1. 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

                      题目 标准答案 评分要点
                      1 第1单位=2,第2单位=3 答错 = 128K 检索能力不及格,或模型根本没读到 20% 深度
                      2 5 个时间单位 答错 = 50% 深度丢失
                      3 赵六:1,1;张三:2,3 起始 若模型用 1,1 计算 = 被干扰项带偏,智力/注意力缺陷
                      4 序列:2,3,5,8,13;总和 31;31<50,不需要启动 计算错或找不到线索 = 推理链断裂
                      5 第6单位=21;总和 52;52>50,需要启动 反事实推理,答对说明真正理解而非死记硬背

                      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。

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

                      J 1 条回复 最后回复
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                      • williamlouisW williamlouis

                        @CHIA-AN-YANG 能做个答题测试吗?这个卡是很多Hermes用户的选择。你的27B 很有参考价值。毕竟 智力属性是实践的基础。128K在平时工作基本够用了。可以做很多事。希望能得到:针毡检索 + 跨文档逻辑推理的复合测试,专门用来验证 128K 上下文是"真长"还是"假长",同时测智力。的回复。谢谢

                        V 在线
                        V 在线
                        vosrock
                        编写于 最后由 编辑
                        #12

                        @williamlouis 让他编程啊,做复杂点的,二三十个代码文件,光代码纯文本都50多K的那种,我这边随便解决几个问题就能跑到100K,我设置了99%才触发压缩,所以很容易知道是真长还是假长

                        1 条回复 最后回复
                        0
                        • xiaopbroX 离线
                          xiaopbroX 离线
                          xiaopbro
                          编写于 最后由 编辑
                          #13

                          大佬牛啊,直接抄作业,使用了Vulkan方案,Ubuntu26.04 AMD R9700 显卡,显存占用19.38GB
                          Prefill阶段4万token不到一分钟就吃掉了

                          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

                          1 条回复 最后回复
                          0
                          • williamlouisW williamlouis

                            @CHIA-AN-YANG 我生成一套题目给你
                            这是一个针毡检索 + 跨文档逻辑推理的复合测试,专门用来验证 128K 上下文是"真长"还是"假长",同时测智力。

                            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()
                            
                            1. 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

                            题目 标准答案 评分要点
                            1 第1单位=2,第2单位=3 答错 = 128K 检索能力不及格,或模型根本没读到 20% 深度
                            2 5 个时间单位 答错 = 50% 深度丢失
                            3 赵六:1,1;张三:2,3 起始 若模型用 1,1 计算 = 被干扰项带偏,智力/注意力缺陷
                            4 序列:2,3,5,8,13;总和 31;31<50,不需要启动 计算错或找不到线索 = 推理链断裂
                            5 第6单位=21;总和 52;52>50,需要启动 反事实推理,答对说明真正理解而非死记硬背

                            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。
                            J 离线
                            J 离线
                            johnnybegood
                            编写于 最后由 编辑
                            #14

                            @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

                            1 条回复 最后回复
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