还以为会很折腾，没想到一下就好了弄好了：7900xtx
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好的，这个模板是从qwen3.5就在用的，主要是修复qwen系列工具调用标签的问题。
论坛好像没办法上传文件？
放在这里了：https://github.com/bemoons/KickRSS-Go/releases/download/kickRSS/fix-chat_template.tar.gz -
T terry 于 将此主题固定
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系统 于 取消固定此主题
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最近更换了 ornith 1.0 35B 模型，号称A3B的速度，27B的能力，实测感觉不错，确实比Qwen3.6 35BA3B强一些，跑的速度差不多，也是prefill 3k多，decode 110t/s左右。建议更换。
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Ornith是基於Qwen 3.6 35B A3B, 所以表現應該差不多, 強過27B這個我單純當是宣傳技巧
我對它的Gemma 4 31B微調更加感興趣, 畢竟目前還沒有一個基於Gemma 4的好用的編程模型
@566656661 请问一下这个可以识图吗？我目前也是在测试这个模型，速度9x t/s快了一倍，但感觉智力上不及27B，让它改27B写的程式会愈改愈糟，现在是只能拿来聊天用
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@566656661 请问一下这个可以识图吗？我目前也是在测试这个模型，速度9x t/s快了一倍，但感觉智力上不及27B，让它改27B写的程式会愈改愈糟，现在是只能拿来聊天用
你要看模型卡有沒有寫有Vision Tower, 如果有就可以
如果沒寫的話要麻煩點去找模型自帶的model.safetensors.index.json看看有沒有visual/vision的字樣
"model.visual.blocks.0.attn.proj.bias": "model-00016-of-00016.safetensors",
"model.visual.blocks.0.attn.proj.weight": "model-00016-of-00016.safetensors",
"model.visual.blocks.0.attn.qkv.bias": "model-00016-of-00016.safetensors",
"model.visual.blocks.0.attn.qkv.weight": "model-00016-of-00016.safetensors",那這個模型就支援識圖
至於智力追不上27B也很正常, 畢竟無論怎麽微調, Activation只有3B
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@566656661 请问一下这个可以识图吗？我目前也是在测试这个模型，速度9x t/s快了一倍，但感觉智力上不及27B，让它改27B写的程式会愈改愈糟，现在是只能拿来聊天用
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618 买的 7900xtx + 1200w金牌电源套装，6300左右。
有个闲置的老服务器，E52670 v2（原本是V1，听说没有pcie atomics，花了70块钱买了两块V2换上）64G ddr3，华硕Z9PA-D8主板，去年送人都没人要，今年拿来跑hermes了。
到货之后，就换上电源，插上显卡，开机。
配置如下：Hardware: ASUS Z9PA-D8 + 2x E5-2670 V2 + 64GB DDR3 ECC + RX 7900 XTX 24GB OS: Ubuntu 24.04 Server Driver: Mesa 26.1.2 (RADV NAVI31) Backend: Vulkan llama.cpp: b9664 + 最新版自编译两个模型：
Qwen3.6-27B-uncensored-heretic-v2-Native-MTP-Preserved-Q4_K_M.gguf
Qwen3.6-35B-A3B-uncensored-heretic-Native-MTP-Preserved-APEX-I-Compact.gguf
配对应的mmproj 。启动脚本：
27B：#!/bin/bash # 1. 注入 AMD Vulkan 专属性能优化变量 export GGML_VK_ALLOW_GRAPHICS_QUEUE=1 export GGML_VK_VISIBLE_DEVICES=0 # 2. 启动服务 exec /data/llamacpp/llama-server-active \ -m /data/models/Qwen3.6-27B-uncensored-heretic-v2-Native-MTP-Preserved-Q4_K_M.gguf \ --mmproj /data/models/mmproj-27B-F16.gguf \ -ngl 999 \ -c 131072\ -np 1 \ -ctk q8_0 -ctv q8_0 \ -fa on \ --image-min-tokens 1024 \ --jinja \ --chat-template-file /data/models/fix-chat_template.jinja \ --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 2 \ --host 0.0.0.0 \ --port 7890 \ --api-key xxxxxxx \ --alias qwen-36-27B\ --metrics35B：
#!/bin/bash # 1. 注入 AMD Vulkan 专属性能优化变量 export GGML_VK_ALLOW_GRAPHICS_QUEUE=1 export GGML_VK_VISIBLE_DEVICES=0 # 2. 启动服务 exec /data/llamacpp/llama-server-active \ -m /data/models/Qwen3.6-35B-A3B-uncensored-heretic-Native-MTP-Preserved-APEX-I-Compact.gguf \ --mmproj /data/models/mmproj-35B-A3B-F16.gguf \ -ngl 999 \ -c 262144 \ -np 1 \ -b 2048 -ub 2048 \ -ctk q4_0 -ctv q4_0 \ -fa on \ --cache-reuse 4096 \ --image-min-tokens 1024 \ --jinja \ --chat-template-file /data/models/fix-chat_template.jinja \ --host 0.0.0.0 \ --port 7890 \ --api-key xxxxxxx \ --alias qwen-36-35BA3B \ --metrics速度情况：
Qwen3.6 35BA3B：开启后约剩余4G显存简单测试了一个58000 token 大文本（约10万汉字）prefill 大概2000，decode 大概116-117。
简单测试问答与千字左右文本生成：decode速度大概 130+
图片分析速度跟大文本差不多，不浪费资源了。Qwen3.6 27B，开启后约剩余1G显存
58000token 大文本：prefill 平均600，decode 大概45。
简单问答千字左右文本生成：decode 大概 70+
之前是用5090D32G vllm Qwen3.6-27B nvfp4量化。速度大概prefill 7000+ decode 200+。7900xtx 跑 35BA3B效果勉强能接近。目前就以35BA3B为主要模型在运行。
用途：
1 hermes 底座模型，配合修改过的jinja模板，实测没有出现bug，日常工作效果凑合。我不用hermes 开发，纯维护一些自动化脚本，rag库，搜索引擎服务之类的。
2 RSS重度使用者，vibe了一个自用的RSS阅读器，BYOK，无限token没心理负担，用llm实现快速新闻归类，新闻摘要，注意力等级标签等等。适合不喜欢推荐算法，希望保持大量阅读的用户：https://github.com/bemoons/KickRSS
3 沉浸式翻译，ocr，各种小ai应用等等。 -
跑 benchmark 可以用以下几个工具：
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llama-bench（最推荐，llama.cpp 自带）
安装 llama.cpp 后直接用：
llama-bench -m /path/to/model.gguf -n 128 -p 512
这会输出 pp（prefill）和 tg（text generation）速度。 -
vLLM benchmark_serving
如果已经搭好了 vLLM 服务：
python -m vllm.entrypoints.openai.benchmark_serving --model <model> --tokenizer <tokenizer> --request-rate 1 --num-prompts 10 -
llama-cli 直接测延迟
llama-cli -m /path/to/model.gguf -n 128 -p "Hello" --no-display-prompt -c 4096
对于 7900XTX 跑 Qwen3.6-27B：
- llama.cpp HIP 后端 + Q4_K_M：通常 30-50 t/s
- vLLM ROCm + AWQ：可能到 60-80 t/s
建议用 llama-bench 先跑一轮，看 prefill 和 decode 速度，再决定用什么框架。
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