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抡锤者

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  2. AI硬件
  3. 版主7900XTX 24G 蓝宝石 白金版 折腾日记。折腾过程从入手到成功全过程。部分版主个人开发架构分享。

版主7900XTX 24G 蓝宝石 白金版 折腾日记。折腾过程从入手到成功全过程。部分版主个人开发架构分享。

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI硬件
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    tingqu liT 离线
    tingqu li
    编写于 最后由 编辑
    #4

    我也在海鲜市场掏了一张 蓝宝石 RX 7900 XTX 白金版 ,现在未运行成功,来学习学习。

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    • williamlouisW 离线
      williamlouisW 离线
      williamlouis
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      编写于 最后由 编辑
      #5

      昨天电源到了。快晚上才到货。换电源比重装台新的还费劲。整完已经要23点了。很累。今天开始折腾。大家有需要测试的模型可以告诉我。这台主机暂时不用工作。纯娱乐。

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      • williamlouisW 离线
        williamlouisW 离线
        williamlouis
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        编写于 最后由 编辑
        #6

        装上一个。测试智力8/10 。可以接受的范围。
        模型

        Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf(非 MTP 版)
        来源: unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF
        大小: 16 GB,VRAM 占用 ~18 GB
        
        
        启动参数
        
        HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0
        
        llama-server \
            -m Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf \
            -c 16384 \
            --parallel 1 \
            -ngl 99 \
            -b 512 \
            -ub 256 \
            --no-warmup \
            --host 0.0.0.0 --port 8081 \
            --temp 0.7 --repeat-penalty 1.1 --top-p 0.9 \
            --reasoning off
        
        
        显卡驱动
        
        GPU:   AMD Radeon RX 7900 XTX (gfx1100, 24 GB)
        ROCm:  7.2.1
        HIP:   7.2.53211
        驱动:  3581.0 (HSA1.1, LC)
        llama.cpp: b9544 (ggml 0.13.1, HIP 后端)
        
        
        速度
        
        生成: ~25 tok/s(126 tokens / 5s)
        上下文: 16384 tokens,单槽位
        

        b36a5a0c-08ac-4d30-9e5f-11fac5542f9a-image.jpeg
        消耗:deepseek-v4-pro │ 117K/1M
        错题:长链条逻辑(7 步以上)
        题:A、B、C、D、E 五人站一排。已知:
        A 不在两端
        B 在 C 的左边且两人不相邻
        D 和 E 相邻
        E 不在最右
        C 不在最左
        问:从左到右的顺序是什么?
        答案:D-E-A-B-C 或 E-D-A-B-C?验证:
        D-E-A-B-C:A 不在两端✓,B 在 C 左且不相邻?B-C 相邻✗。
        E-D-A-C-B:B 在 C 左✗。
        D-E-B-A-C:B 在 C 左不相邻✓,D-E 相邻✓,E 不在最右✓,C 不在最左✓,A 不在两端✓。
        再验:D-E-B-A-C,B 在 C 左且不相邻(中间隔 A)✓。答案:D-E-B-A-C。
        常识物理(反直觉)
        题:一架飞机在赤道上空悬停(相对地面静止不动,不绕地球飞),12 小时后它会落在起飞点的正上方、东边、还是西边?为什么?
        答案:西边。地球自西向东转,大气层随地球转,但飞机悬停时相对惯性空间静止,地面向东转,所以飞机相对地面向西移动。
        晚上回来试试 谷歌的模型。

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        • S 离线
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          sospda
          编写于 最后由 编辑
          #7

          deepseek 得出 共7组解:

          | # | 左→右 |
          |:-:|:-----:|
          | 1 | B A C E D |
          | 2 | B D E A C |
          | 3 | B E D A C |
          | 4 | B A D E C |
          | 5 | B A E D C |
          | 6 | D E B A C |
          | 7 | E D B A C |
          

          本地Qwen3.6 b27 得出答案:有三种可能

          1. B A C E D
          2. B A E D C
          3. B E D A C
          

          答案不全,但是没错

          williamlouisW 1 条回复 最后回复
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          • S sospda

            deepseek 得出 共7组解:

            | # | 左→右 |
            |:-:|:-----:|
            | 1 | B A C E D |
            | 2 | B D E A C |
            | 3 | B E D A C |
            | 4 | B A D E C |
            | 5 | B A E D C |
            | 6 | D E B A C |
            | 7 | E D B A C |
            

            本地Qwen3.6 b27 得出答案:有三种可能

            1. B A C E D
            2. B A E D C
            3. B E D A C
            

            答案不全,但是没错

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            williamlouis
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            编写于 最后由 编辑
            #8

            @sospda 你也是7900XTX 24G 吗?

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              sospda
              编写于 最后由 编辑
              #9

              我的是r9700 ,我用的是Q5 KM

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              • williamlouisW 离线
                williamlouisW 离线
                williamlouis
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                编写于 最后由 编辑
                #10

                那就好。同模型你对了。我的错了。那就不好折腾了。我准备试试别的模型。我主要的考量是智力。快慢无所谓。

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                  williamlouis
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                  编写于 最后由 williamlouis 编辑
                  #11

                  参考无审查版本优化27B K4
                  bash
                  echo high | sudo tee /sys/class/drm/card1/device/power_dpm_force_performance_level

                  然后启动 llama.cpp:
                  
                  bash
                  cd /opt/llama.cpp
                  HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 ./build/bin/llama-server \
                    -m models/Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf \
                    -c 65536 -ngl 99 \
                    --flash-attn on \
                    --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 \
                    --parallel 1 --reasoning off --no-warmup \
                    --temp 0.7 --repeat-penalty 1.1 --top-p 0.9 \
                    --host 0.0.0.0 --port 8081
                  

                  优化后 提升上下文到64K 可以和Hermes 联动
                  API 完全正常。下面是在 Mac 端 Hermes 的配置方法:

                  Mac 端 Hermes 连接 llama.cpp
                  
                  你需要在 Mac 上打开终端,执行以下命令:
                  
                  bash
                  1. 设置 provider 为自定义端点
                  hermes config set model.provider custom
                  
                  2. 设置 API 地址(指向你的 Linux 机器)
                  hermes config set model.base_url http://192.168.8.247:8081/v1
                  
                  3. llama.cpp 不需要 API key,但填一个占位值
                  hermes config set model.api_key not-needed
                  
                  4. 设置模型名(必须与 llama-server 返回的一致)
                  hermes config set model.default Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf
                  
                  
                  然后重启 Hermes(或 /reset)即可。
                  
                  
                  
                  网络连通性
                  
                  你的 Linux 机器 IP 是 192.168.8.247,端口 8081。
                  
                  先确认 Mac 能访问:
                  
                  bash
                  curl http://192.168.8.247:8081/v1/models
                  
                  
                  - 如果通 → 直接用上面的配置
                  - 如果不通 → 可能是防火墙或不在同一子网,可以通过 SSH 隧道转发:
                  
                  bash
                  在 Mac 上建立 SSH 隧道
                  ssh -L 8081:localhost:8081 [email protected] -N
                  
                  然后 base_url 改为:
                  hermes config set model.base_url http://localhost:8081/v1
                  
                  
                  
                  
                  等效的 config.yaml 直接编辑
                  
                  也可以直接编辑 ~/.hermes/config.yaml:
                  
                  yaml
                  model:
                    provider: custom
                    base_url: http://192.168.8.247:8081/v1
                    api_key: not-needed
                    default: Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf
                  
                  
                  
                  
                  总结:核心就是告诉 Hermes 用一个自定义的 OpenAI 兼容端点,指向你的 llama.cpp server。llama.cpp 的 llama-server 内置了 /v1/chat/completions 和 /v1/models 端点,Hermes 直接就能用。
                  

                  ef263ec2-65fe-4ae6-9153-f6ae009c0120-image.jpeg
                  2b51614a-e17c-4e7b-9cc0-173e34717084-image.jpeg
                  先这样。睡觉。明天继续。

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                    williamlouisW 离线
                    williamlouis
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                    编写于 最后由 williamlouis 编辑
                    #12

                    485d2525-0d9e-422d-9d59-be42b92ce7c8-image.jpeg
                    测试:Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf 参照论坛水友配置安装成功。
                    受限于平台其他硬件性能我只跑了。32-41 token/s 的速度。上下文和预期一样 可以128K。惊喜的是智力10题这个模型都回答正确了。这说明优化策略不是消耗原模型的智力基础上实现的。确实做到提速增智了。
                    参数如下
                    kp 运行状态

                    | 项目         | 详情                                                |
                    |--------------|-----------------------------------------------------|
                    | 模型         | Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P |
                    | 端口         | 8080                                                |
                    | 量化         | Q4_K_P(17.5GB)                                    |
                    | 上下文       | 128K (131,072 tokens)                               |
                    | 生成速度     | ~33 tok/s                                           |
                    | Prompt 处理  | ~48 tok/s                                           |
                    | MTP 推测解码 | 18 drafts → 13 accepted(72% 采纳率)               |
                    | GPU DPM      | auto(设为 high 可到 ~35 tok/s)                    |
                    | 参数         | 27.3B                                               |
                    
                    与 km 的关键差异:
                    - 上下文 128K vs 32K
                    - MTP 推测解码加速(--spec-type draft-mtp)
                    - --no-mmap(MTP 必需)
                    - V-cache q4_0(省显存给 128K 上下文)
                    - 端口 8080(km 之前用 8081)
                    

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                    AGIA 1 条回复 最后回复
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                      sospda
                      编写于 最后由 编辑
                      #13

                      用rocm比vulkan聪明一点,7个答案都给出了。计算时间差不多。
                      rocm也是q5,但是k q5,v q4

                      让我逐步推理:
                      五个位置 1-5(从左到右),条件:

                      1. A 不在两端 → A ∈ {2,3,4}
                      2. B 在 C 左边且不相邻 → B < C,C - B ≥ 2
                      3. D 和 E 相邻 → |D - E| = 1
                      4. E 不在最右 → E ≠ 5
                      5. C 不在最左 → C ≠ 1
                        关键推导:
                        C 只能在 3 或 5:
                        • C=2:B < 2 且 2-B ≥ 2 → B ≤ 0,不可能
                        • C=4:B ≤ 2,但无论怎么排,D和E都无法相邻
                        • C=5:B ≤ 3,可行
                        • C=3:B=1,也可行
                        经穷举,共有 7 种满足条件的排列:
                        编号 排列
                        1 D, E, B, A, C
                        2 E, D, B, A, C
                        3 B, D, E, A, C
                        4 B, E, D, A, C
                        5 B, A, D, E, C
                        6 B, A, E, D, C
                        7 B, A, C, E, D
                        结论:题目条件不足以确定唯一顺序。 7 种排列都满足全部 5 个条件。
                        如果你确认题目没有遗漏条件,可以告诉我,我帮你再检查一下是否某个条件我理解有误。
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                      • S 离线
                        S 离线
                        sospda
                        编写于 最后由 编辑
                        #14

                        同一个模型,rocm的v cache还是q4,结果智力反而更高一点。
                        不过日常用rocm的tokens速度是比vulkan慢点。

                        1 条回复 最后回复
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                        • williamlouisW williamlouis

                          485d2525-0d9e-422d-9d59-be42b92ce7c8-image.jpeg
                          测试:Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P.gguf 参照论坛水友配置安装成功。
                          受限于平台其他硬件性能我只跑了。32-41 token/s 的速度。上下文和预期一样 可以128K。惊喜的是智力10题这个模型都回答正确了。这说明优化策略不是消耗原模型的智力基础上实现的。确实做到提速增智了。
                          参数如下
                          kp 运行状态

                          | 项目         | 详情                                                |
                          |--------------|-----------------------------------------------------|
                          | 模型         | Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P |
                          | 端口         | 8080                                                |
                          | 量化         | Q4_K_P(17.5GB)                                    |
                          | 上下文       | 128K (131,072 tokens)                               |
                          | 生成速度     | ~33 tok/s                                           |
                          | Prompt 处理  | ~48 tok/s                                           |
                          | MTP 推测解码 | 18 drafts → 13 accepted(72% 采纳率)               |
                          | GPU DPM      | auto(设为 high 可到 ~35 tok/s)                    |
                          | 参数         | 27.3B                                               |
                          
                          与 km 的关键差异:
                          - 上下文 128K vs 32K
                          - MTP 推测解码加速(--spec-type draft-mtp)
                          - --no-mmap(MTP 必需)
                          - V-cache q4_0(省显存给 128K 上下文)
                          - 端口 8080(km 之前用 8081)
                          
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                          编写于 最后由 AGI 编辑
                          #15

                          @williamlouis
                          和你同一个模型,就是量化不一样,用的q5量化,上下文设置的96000, kv都是q8, 结果是:
                          Screenshot From 2026-06-11 18-47-22.png

                          还有其他结果, grok expert:
                          Screenshot From 2026-06-11 18-46-29.png

                          gpt 5.5 thinking web:
                          Screenshot From 2026-06-11 18-48-27.png

                          Gemini 3.1 Pro:
                          Screenshot From 2026-06-11 18-53-11.png

                          codex 5.5 xhigh:
                          Screenshot From 2026-06-11 18-58-53.png

                          Claude web版本一直不给结果...

                          显存占用情况:
                          Screenshot From 2026-06-11 19-01-07.png

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                            编写于 最后由 williamlouis 编辑
                            #16

                            折腾了下 KIMI 2.6 果然拉了。退不了费。过期不续。尝试了科学指导方案。没有效果。KIMI 就是拉缸状态了。

                            6bc48c9a-5568-460f-a8af-42c02ed31916-image.jpeg
                            这点钱充的毫无价值。

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

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                            • williamlouisW williamlouis

                              折腾了下 KIMI 2.6 果然拉了。退不了费。过期不续。尝试了科学指导方案。没有效果。KIMI 就是拉缸状态了。

                              6bc48c9a-5568-460f-a8af-42c02ed31916-image.jpeg
                              这点钱充的毫无价值。

                              A 离线
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                              abaalei
                              编写于 最后由 编辑
                              #17

                              @williamlouis k2.6我遇到最大的问题他当时刚可以在nvidia nim白嫖后,我接入了agent然后,会疯狂刷感叹号,telegram连续刷4 5 条感叹号给我。😂 😂

                              1 条回复 最后回复
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                                编写于 最后由 编辑
                                #18

                                上几个利民的风扇。原机功耗才350瓦 就CPU 有个扇。7900XTX显存温度飙到97度。。。。
                                大家折腾也开着 显卡监控窗。注意下温度。不要硬上。
                                方案:radeontop(可视化界面)
                                类似 htop 的交互式 AMD GPU 监控工具:
                                bash

                                安装

                                sudo apt install radeontop

                                运行(自动刷新,无需额外参数)

                                sudo radeontop
                                自动实时刷新,彩色界面显示 GPU 利用率、显存带宽、温度等

                                到货换上再继续。

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

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