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抡锤者

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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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    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
      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
            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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              williamlouisW 离线
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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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                  S 离线
                  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。
                  1 条回复 最后回复
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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。

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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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                      #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
                          A 离线
                          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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                            #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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