7900 XTX + Qwen3.6-27B：Ubuntu + ROCm / Vulkan / MTP 64/128/256K 全部實測整理
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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
@johnnybegood 给本地算力测试用的。。你测在线的干什么？
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@johnnybegood 给本地算力测试用的。。你测在线的干什么？
@williamlouis 好玩儿。 哈哈。 没想到 minimax居然能回答错。 真的是。。。。无语
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@johnnybegood 给本地算力测试用的。。你测在线的干什么？
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显卡刚到24小时，折腾起来了，根据这篇帖子，加上Gemini，参数如下：
llama-server -m /root/models/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf -c 65536 -b 2048 -ub 256 -fa 1 -ngl 99
-t 22 --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0 --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 2 --no-mmap --tensor-split 0 --temp 1.0 --top-p
0.95 --top-k 20 --host 0.0.0.0 --port 8080webui显示token速度在60左右。
又测试了几轮，不是很稳定速度，大概在46左右，足够快了感觉。
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系统 取消固定了该主题
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W wml-ai 被引用 于这个主题
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显卡刚到24小时，折腾起来了，根据这篇帖子，加上Gemini，参数如下：
llama-server -m /root/models/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf -c 65536 -b 2048 -ub 256 -fa 1 -ngl 99
-t 22 --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0 --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 2 --no-mmap --tensor-split 0 --temp 1.0 --top-p
0.95 --top-k 20 --host 0.0.0.0 --port 8080webui显示token速度在60左右。
又测试了几轮，不是很稳定速度，大概在46左右，足够快了感觉。
@AGI 很不錯了 我也差不多這樣 沒有每次都很快,但用起來順就好,要來準備第二張卡了 ,目前我接了codex cli進ubuntu ,讓他檢查hermes提示詞跟skill tools載入過大優化,優化完,目前玩得分起,我在查詢幣價分析幾乎秒等級的回應,然後裝了一張3060/12g 跑一個小模型9b 設定壓縮讓他跑,速度挺快的,給大家參考
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显卡刚到24小时，折腾起来了，根据这篇帖子，加上Gemini，参数如下：
llama-server -m /root/models/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf -c 65536 -b 2048 -ub 256 -fa 1 -ngl 99
-t 22 --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0 --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 2 --no-mmap --tensor-split 0 --temp 1.0 --top-p
0.95 --top-k 20 --host 0.0.0.0 --port 8080webui显示token速度在60左右。
又测试了几轮，不是很稳定速度，大概在46左右，足够快了感觉。
@AGI 请问一下你这个模型可以识图吗?我加挂识图,最高只有21t/s
#!/bin/bash
export HIP_VISIBLE_DEVICES=0
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/rocm/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/opt/rocm/bin:$PATH
export ROCM_PATH=/opt/rocm
export HSA_ENABLE_SDMA=0~/llama.cpp-turboquant-hip/build/bin/llama-server
-m /models/GGUF/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_P.gguf
--mmproj /models/GGUF/mmproj-Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf
--alias qwen3.6-27b
--host 0.0.0.0 --port 8000
--n-gpu-layers 999
--ctx-size 151552
--parallel 2
--flash-attn on
--batch-size 3072
--ubatch-size 3072
--threads 16
--image-min-tokens 1024
--threads-batch 16
--temp 1.0
--top-p 0.95
--top-k 20
--min-p 0.00
--presence-penalty 0.5
--cache-type-k turbo3
--cache-type-v turbo3
--mlock
--no-warmup
--log-file /var/log/llama-server.log -
@AGI 请问一下你这个模型可以识图吗?我加挂识图,最高只有21t/s
#!/bin/bash
export HIP_VISIBLE_DEVICES=0
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/rocm/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/opt/rocm/bin:$PATH
export ROCM_PATH=/opt/rocm
export HSA_ENABLE_SDMA=0~/llama.cpp-turboquant-hip/build/bin/llama-server
-m /models/GGUF/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_P.gguf
--mmproj /models/GGUF/mmproj-Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf
--alias qwen3.6-27b
--host 0.0.0.0 --port 8000
--n-gpu-layers 999
--ctx-size 151552
--parallel 2
--flash-attn on
--batch-size 3072
--ubatch-size 3072
--threads 16
--image-min-tokens 1024
--threads-batch 16
--temp 1.0
--top-p 0.95
--top-k 20
--min-p 0.00
--presence-penalty 0.5
--cache-type-k turbo3
--cache-type-v turbo3
--mlock
--no-warmup
--log-file /var/log/llama-server.log -
我不太熟llama.cpp的操作, 所以只能從底層來說一下
他理論上有加載圖片的Encoder, 模型權重加載自帶
你context length是他的2.x倍, 而且也走parallel
llama.cpp估計把内存給用上了, 他的配置有寫把所有kv cache跟model weight都塞進VRAM裏面 (--no-mmap, ngl)
@566656661 好,謝謝, 我來試試
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我也下单了 7900XTX 24G。实体和你们一起折腾。
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测试了下，48t/s，参数如下，Key用的4bit量化
llama-server \ -m /root/models/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf \ --mmproj /root/models/mmproj-Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf \ -c 65536 \ -b 2048 \ -ub 256 \ -fa 1 \ -ngl 99 \ -t 22 \ --cache-type-k q8_0 \ --cache-type-v q4_0 \ --spec-type draft-mtp \ --spec-draft-n-max 2 \ --no-mmap \ --tensor-split 0 \ --temp 1.0 \ --top-p 0.95 \ --top-k 20 \ --host 0.0.0.0 \ --port 8080 -
簡單測試可以, 如果想嘗試多的話可以用llama.cpp的llama-bench
或者跨平臺的llama-benchy
畢竟誰都不想在Agent用到一半然後自己的模型引擎就挂掉吧?
我用一下比較熟悉的vllm + llama-benchy作爲例子
這個是在vllm底下一個超長上下文的測試
uv run llama-benchy \ --base-url "http://localhost:7380/v1" \ --model "Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound" \ --tokenizer "$HOME/vllm/models/lyf/Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound" \ --pp 2048 \ --tg 480 \ --depth 0 1000 5000 10000 20000 50000 100000 150000 200000 \ --latency-mode generation \ --skip-coherence \ --concurrency 1相對應的llama-bench大約會是這樣 (沒實測, 單純看官方文件推斷)
llama-bench \ -m /path/to/model.gguf \ -pg 2048,480 \ -d 0,1000,5000,10000,20000,50000,100000,150000,200000 \ #各種長度, 最好實驗到啓動時上下文參數的8到9成 -r 3 \ # 重複3次, 會有正負數 -ngl 999 \ #全塞到VRAM裏 -fa auto \ -b 2048 \ -ub 512就會有類似的Markdown結果 (官方文件提供)
| model | size | params | backend | ngl | test | t/s | | ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | ---------- | ---------------: | | llama 7B mostly Q4_0 | 3.56 GiB | 6.74 B | CUDA | -1 | tg 128 | 132.19 ± 0.55 | | llama 7B mostly Q4_0 | 3.56 GiB | 6.74 B | CUDA | -1 | tg 256 | 129.37 ± 0.54 | | llama 7B mostly Q4_0 | 3.56 GiB | 6.74 B | CUDA | -1 | tg 512 | 123.83 ± 0.25 | | llama 13B mostly Q4_0 | 6.86 GiB | 13.02 B | CUDA | -1 | tg 128 | 82.17 ± 0.31 | | llama 13B mostly Q4_0 | 6.86 GiB | 13.02 B | CUDA | -1 | tg 256 | 80.74 ± 0.23 | | llama 13B mostly Q4_0 | 6.86 GiB | 13.02 B | CUDA | -1 | tg 512 | 78.08 ± 0.07 | -
簡單測試可以, 如果想嘗試多的話可以用llama.cpp的llama-bench
或者跨平臺的llama-benchy
畢竟誰都不想在Agent用到一半然後自己的模型引擎就挂掉吧?
我用一下比較熟悉的vllm + llama-benchy作爲例子
這個是在vllm底下一個超長上下文的測試
uv run llama-benchy \ --base-url "http://localhost:7380/v1" \ --model "Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound" \ --tokenizer "$HOME/vllm/models/lyf/Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound" \ --pp 2048 \ --tg 480 \ --depth 0 1000 5000 10000 20000 50000 100000 150000 200000 \ --latency-mode generation \ --skip-coherence \ --concurrency 1相對應的llama-bench大約會是這樣 (沒實測, 單純看官方文件推斷)
llama-bench \ -m /path/to/model.gguf \ -pg 2048,480 \ -d 0,1000,5000,10000,20000,50000,100000,150000,200000 \ #各種長度, 最好實驗到啓動時上下文參數的8到9成 -r 3 \ # 重複3次, 會有正負數 -ngl 999 \ #全塞到VRAM裏 -fa auto \ -b 2048 \ -ub 512就會有類似的Markdown結果 (官方文件提供)
| model | size | params | backend | ngl | test | t/s | | ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | ---------- | ---------------: | | llama 7B mostly Q4_0 | 3.56 GiB | 6.74 B | CUDA | -1 | tg 128 | 132.19 ± 0.55 | | llama 7B mostly Q4_0 | 3.56 GiB | 6.74 B | CUDA | -1 | tg 256 | 129.37 ± 0.54 | | llama 7B mostly Q4_0 | 3.56 GiB | 6.74 B | CUDA | -1 | tg 512 | 123.83 ± 0.25 | | llama 13B mostly Q4_0 | 6.86 GiB | 13.02 B | CUDA | -1 | tg 128 | 82.17 ± 0.31 | | llama 13B mostly Q4_0 | 6.86 GiB | 13.02 B | CUDA | -1 | tg 256 | 80.74 ± 0.23 | | llama 13B mostly Q4_0 | 6.86 GiB | 13.02 B | CUDA | -1 | tg 512 | 78.08 ± 0.07 |@566656661 结果如下，让codex替我跑的：
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@566656661 结果如下，让codex替我跑的：
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@566656661 又测试了下128K上下文的，也是稳稳过：
llama-server \ -m /root/models/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf \ --mmproj /root/models/mmproj-Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf \ -c 131072 \ --parallel 1 \ -b 2048 \ -ub 256 \ -fa 1 \ -ngl 99 \ -t 22 \ --cache-type-k q8_0 \ --cache-type-v q4_0 \ --spec-type draft-mtp \ --spec-draft-n-max 2 \ --no-mmap \ --tensor-split 0 \ --temp 1.0 \ --top-p 0.95 \ --top-k 20 \ --host 0.0.0.0 \ --port 8080测试命令：
uvx llama-benchy \ --base-url "http://127.0.0.1:8080/v1" \ --model "Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf" \ --tokenizer "Qwen/Qwen3-32B" \ --pp 2048 \ --tg 480 \ --depth 0 1000 5000 10000 20000 40000 60000 80000 100000 120000 \ --runs 1 \ --latency-mode generation \ --skip-coherence \ --concurrency 1 \ --save-result /root/bench-results/qwen36-27b-llamacpp-amd-rx7900xtx-128k.md \ --format md结果：
model test t/s peak t/s ttfr (ms) est_ppt (ms) e2e_ttft (ms) Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf pp2048 680.59 ± 0.00 3338.06 ± 0.00 3098.77 ± 0.00 3338.06 ± 0.00 Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf tg480 54.05 ± 0.00 64.00 ± 0.00 Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf pp2048 @ d1000 653.98 ± 0.00 5002.45 ± 0.00 4763.16 ± 0.00 5002.45 ± 0.00 Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf tg480 @ d1000 56.33 ± 0.00 69.00 ± 0.00 Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf pp2048 @ d5000 651.71 ± 0.00 11268.68 ± 0.00 11029.39 ± 0.00 11268.68 ± 0.00 Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf tg480 @ d5000 54.48 ± 0.00 66.00 ± 0.00 Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf pp2048 @ d10000 640.50 ± 0.00 19474.35 ± 0.00 19235.06 ± 0.00 19474.35 ± 0.00 Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf tg480 @ d10000 43.98 ± 0.00 65.00 ± 0.00 Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf pp2048 @ d20000 603.14 ± 0.00 37515.97 ± 0.00 37276.68 ± 0.00 37515.97 ± 0.00 Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf tg480 @ d20000 50.28 ± 0.00 61.00 ± 0.00 Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf pp2048 @ d40000 531.14 ± 0.00 80935.83 ± 0.00 80696.54 ± 0.00 80935.83 ± 0.00 Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf tg480 @ d40000 48.03 ± 0.00 56.00 ± 0.00 Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf pp2048 @ d60000 471.59 ± 0.00 134568.39 ± 0.00 134329.10 ± 0.00 134568.39 ± 0.00 Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf tg480 @ d60000 43.79 ± 0.00 54.00 ± 0.00 Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf pp2048 @ d80000 423.74 ± 0.00 197853.56 ± 0.00 197614.27 ± 0.00 197853.56 ± 0.00 Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf tg480 @ d80000 37.63 ± 0.00 46.00 ± 0.00 Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf pp2048 @ d100000 384.01 ± 0.00 271566.90 ± 0.00 271327.61 ± 0.00 271566.90 ± 0.00 Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf tg480 @ d100000 32.81 ± 0.00 42.00 ± 0.00 Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf pp2048 @ d120000 351.21 ± 0.00 355123.65 ± 0.00 354884.35 ± 0.00 355123.65 ± 0.00 Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf tg480 @ d120000 32.44 ± 0.00 39.00 ± 0.00 -
把--spec-draft-n-max 2修改为3以后，又测试了下：
128k n-max=3 d120000 Benchmark
LLM Command
llama-server \ -m /root/models/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf \ --mmproj /root/models/mmproj-Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf \ -c 131072 \ --parallel 1 \ -b 2048 \ -ub 256 \ -fa 1 \ -ngl 99 \ -t 22 \ --cache-type-k q8_0 \ --cache-type-v q4_0 \ --spec-type draft-mtp \ --spec-draft-n-max 3 \ --no-mmap \ --temp 1.0 \ --top-p 0.95 \ --top-k 20 \ --host 0.0.0.0 \ --port 8080Test Command
uvx llama-benchy \ --base-url "http://127.0.0.1:8080/v1" \ --model "Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf" \ --tokenizer "Qwen/Qwen3-32B" \ --pp 2048 \ --tg 480 \ --depth 120000 \ --runs 1 \ --latency-mode generation \ --skip-coherence \ --concurrency 1 \ --save-result /root/bench-results/qwen36-27b-llamacpp-amd-rx7900xtx-128k-nmax3-d120000.md \ --format mdBenchmark Result
test t/s peak t/s ttfr est_ppt e2e_ttft pp2048 @ d120000 353.80 352493.90 ms 352253.89 ms 352493.90 ms tg480 @ d120000 35.26 48.00 Server Timing
prompt eval time = 351710.86 ms / 124629 tokens prompt speed = 354.35 tokens/s eval time = 13601.37 ms / 480 tokens generation speed = 35.29 tokens/s total time = 365312.23 ms / 125109 tokens draft acceptance = 0.70961 accepted/generated = 325 / 458 truncated = 0写代码开始速度能上70+，稳定在50+，很满足了
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后天才能到货。。。。让你搞的我热血沸腾了。我将在 ubuntu 上跑。版本还是24.太新的版本都不适合我。前期测试 有可能上个桌面版 方便 给你们做报告。或者直接在 Mac上 调用。新卡到了我 Windows 跑下体质。
