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抡锤者

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  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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    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

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      CHIA AN YANGC V 2 条回复 最后回复
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      • 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
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        • 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
          williamlouisW 在线
          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

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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

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                      • 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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