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抡锤者

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  3. LLM讨论区
  4. 大伙儿对最近Reddit LocalLLM社区中很火的Ternary Bonsai 27B怎么看?

大伙儿对最近Reddit LocalLLM社区中很火的Ternary Bonsai 27B怎么看?

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15 帖子 7 发布者 316 浏览
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  • BunseiB Bunsei

    @kop-wang 也就是说实际效果可能更差,可能只有部分任务的情况下才能达到宣称的效果?可惜运行需要自己编译llama.cpp,再加上我的卡是R9700 ROCm,之前一阵折腾,才搞好。跑这个实际测试一遍对我来说还是有难度的。 🤕

    5 离线
    5 离线
    566656661
    超凡大师
    编写于 最后由 编辑
    #4

    @Bunsei

    雖然運用Hybrid Attention分別壓縮重要跟不重要的Layer到1 BPW是很厲害沒錯啦, 不過個人覺得有點喧嘩取眾

    模型的BPW對於輸出跟Tool Call是很重要的, 這也是為什麼BPW低的27B更容易陷入Thinking Loop跟Tool Call失敗

    根據這個評測, 單是Tool Call上多20%的失敗就足夠判死刑

    4e3ffbd3-1bbf-4d63-97d9-43e49ef5b48b-image.jpeg

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    • terryT 在线
      terryT 在线
      terry
      超级版主
      编写于 最后由 terry 编辑
      #5

      说实话,本地老老实实Qwen3.6 27b,跟着版本走就对了,未来很长一段时间,Qwen就是本地天花板代名词,小作坊是不可能干的过阿里这样的大企业的。在线就是Deepseek V4 Flash,高端的就上A O两家的模型,过分折腾耽误做事。

      油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

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      • terryT terry

        说实话,本地老老实实Qwen3.6 27b,跟着版本走就对了,未来很长一段时间,Qwen就是本地天花板代名词,小作坊是不可能干的过阿里这样的大企业的。在线就是Deepseek V4 Flash,高端的就上A O两家的模型,过分折腾耽误做事。

        E 离线
        E 离线
        exe127
        编写于 最后由 编辑
        #6

        @terry 说:

        本地老老实实Qwen3.6 27b

        本地應該考慮 ,Qwen3.6 27b 還是 Qwen3.6-35B-A3B呢? 兩者都是24GB VRAM能吞下的。 多模態來說, 是密集裹是專家模型更強? 問了AI, 它也說不準

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        • terryT 在线
          terryT 在线
          terry
          超级版主
          编写于 最后由 编辑
          #7

          27b更强,无论哪个领域,就是慢点

          油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

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          • wwcd2016W 离线
            wwcd2016W 离线
            wwcd2016
            编写于 最后由 编辑
            #8

            qwen 3.6 27b 稳定性好。速度还行。
            跟着论坛用了3090 长上下文的。148k 稳定驱动 hermes 。没有问题。
            但vison 模式 只有50k上下文,目前还没有解。

            fcmeF 2 条回复 最后回复
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            • wwcd2016W wwcd2016

              qwen 3.6 27b 稳定性好。速度还行。
              跟着论坛用了3090 长上下文的。148k 稳定驱动 hermes 。没有问题。
              但vison 模式 只有50k上下文,目前还没有解。

              fcmeF 离线
              fcmeF 离线
              fcme
              技术大牛 劳动模范
              编写于 最后由 编辑
              #9

              @wwcd2016
              你可以试试 K V 量化开到 4,然后,如果开了 MTP 的话,MTP 头那一部分的计算量化也可以开到 Q8这样子就又可以省一下显存了。24G 显存的卡确实 27B 更强,但是如果你的卡显存更大的话,35B 用高粱话的版本其实是更好的选择,速度能快个三倍多。35B 这个 MOE 处理系统提示词之类的超级快,我自己折腾了好久,最后实测PP能到3800 tps,比硬磕 27B 舒服太多了

              1 条回复 最后回复
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              • wwcd2016W 离线
                wwcd2016W 离线
                wwcd2016
                编写于 最后由 编辑
                #10

                @fcme 求你的具体模型名,启动参数。麻烦你了。我是觉得35b速度快,但是编程全是乱的。我主要是用来做qmt量化。

                fcmeF 1 条回复 最后回复
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                • wwcd2016W wwcd2016

                  @fcme 求你的具体模型名,启动参数。麻烦你了。我是觉得35b速度快,但是编程全是乱的。我主要是用来做qmt量化。

                  fcmeF 离线
                  fcmeF 离线
                  fcme
                  技术大牛 劳动模范
                  编写于 最后由 编辑
                  #11

                  @wwcd2016

                  核心的参数如下,我是成功开启WMMA以后速度才狂飙起来的(以前也就2200左右,R9700),PP跑分能到3800tps,tp57左右,好爽。实际用Agent调用大概在2800tps,tp单槽49,双槽并行总共大概60tps。
                  记得要用对聊天模板,Agent场景这个非常重要。

                  模型与模板:
                  Bash
                  
                  
                  --model /models/Ornith-1.0-35B-Q5_K_M.gguf
                  --mmproj /models/mmproj-35B-A3B-Q8_0.gguf
                  --alias Ornith-35B-WMMA
                  --chat-template-file /app/chat_template_ornith.jinja

                  服务端:
                  copy
                  
                  
                  --host 0.0.0.0
                  --port 8080

                  KV Cache:
                  copy
                  
                  
                  --cache-type-k q8_0
                  --cache-type-v q8_0
                  --ctx-size 524288 ← 512K

                  批处理:
                  copy
                  
                  
                  --batch-size 1024
                  --ubatch-size 1024
                  --flash-attn on
                  --n-gpu-layers 99

                  并行槽位:
                  copy
                  
                  
                  --parallel 2
                  --slot-prompt-similarity 0.50
                  --cache-reuse 1

                  采样参数:
                  copy
                  
                  
                  --temp 0.6
                  --top-p 0.95
                  --top-k 20
                  --repeat-penalty 1.1
                  --frequency-penalty 0.1
                  --predict 8192

                  视觉:
                  copy
                  
                  
                  --image-min-tokens 1536

                  性能 Tuning:
                  copy
                  
                  
                  --poll 100
                  --poll-batch 1
                  --prio-batch 3

                  BunseiB 1 条回复 最后回复
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                  • fcmeF fcme

                    @wwcd2016

                    核心的参数如下,我是成功开启WMMA以后速度才狂飙起来的(以前也就2200左右,R9700),PP跑分能到3800tps,tp57左右,好爽。实际用Agent调用大概在2800tps,tp单槽49,双槽并行总共大概60tps。
                    记得要用对聊天模板,Agent场景这个非常重要。

                    模型与模板:
                    Bash
                    
                    
                    --model /models/Ornith-1.0-35B-Q5_K_M.gguf
                    --mmproj /models/mmproj-35B-A3B-Q8_0.gguf
                    --alias Ornith-35B-WMMA
                    --chat-template-file /app/chat_template_ornith.jinja

                    服务端:
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                    KV Cache:
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                    批处理:
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                    
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                    --n-gpu-layers 99

                    并行槽位:
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                    采样参数:
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                    --repeat-penalty 1.1
                    --frequency-penalty 0.1
                    --predict 8192

                    视觉:
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                    
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                    性能 Tuning:
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                    BunseiB 离线
                    Bunsei
                    编写于 最后由 编辑
                    #12

                    @fcme 我还在考虑要不要买第二块R9700呢,一块R9700长上下文prefill的速度太要命了。

                    fcmeF 1 条回复 最后回复
                    -1
                    • BunseiB Bunsei

                      @fcme 我还在考虑要不要买第二块R9700呢,一块R9700长上下文prefill的速度太要命了。

                      fcmeF 离线
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                      fcme
                      技术大牛 劳动模范
                      编写于 最后由 fcme 编辑
                      #13

                      @Bunsei 除非时间不敏感或者需要质量(其实用v4 flash更好)的时候在开启27B就行。
                      我发现这个35B的Ornith Q5好强,对于我的用途几乎都能替代flash了。跑分的PP3800/TP57,实际抓日志看Opencode和Zcode还有Hermes的调用大概在PP2900,TP单发50,双发合计60左右,这个体验就很爽了。

                      本地的模型知识不够多和不够新(其实任何参数的模型都一样),所以这个时间配个好用的搜索引擎就哼重要了,付费的EXA或者Searngx(我本地配的质量能到exa的80%左右)。
                      一套下来体验很好。

                      aab76594-307d-4abe-b3c7-109f60d82d31-image.jpeg

                      fcmeF 1 条回复 最后回复
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                      • fcmeF fcme

                        @Bunsei 除非时间不敏感或者需要质量(其实用v4 flash更好)的时候在开启27B就行。
                        我发现这个35B的Ornith Q5好强,对于我的用途几乎都能替代flash了。跑分的PP3800/TP57,实际抓日志看Opencode和Zcode还有Hermes的调用大概在PP2900,TP单发50,双发合计60左右,这个体验就很爽了。

                        本地的模型知识不够多和不够新(其实任何参数的模型都一样),所以这个时间配个好用的搜索引擎就哼重要了,付费的EXA或者Searngx(我本地配的质量能到exa的80%左右)。
                        一套下来体验很好。

                        aab76594-307d-4abe-b3c7-109f60d82d31-image.jpeg

                        fcmeF 离线
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                        编写于 最后由 编辑
                        #14

                        对了,这是单R9700的数据,7900XTX的话测试速度应该可以在PP2700 TP85左右(因为7900XTX不支持WMMA但是带宽要高30%左右,分别限制预处理和解码)。
                        所以你要玩双卡的话应该是双7900XTX的组合更好,48G干啥都够了,只不过速度不能完全叠加能有个1.4-1.7倍就到头了,云的,没测试过。

                        1 条回复 最后回复
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                        • wwcd2016W wwcd2016

                          qwen 3.6 27b 稳定性好。速度还行。
                          跟着论坛用了3090 长上下文的。148k 稳定驱动 hermes 。没有问题。
                          但vison 模式 只有50k上下文,目前还没有解。

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                          技术大牛 劳动模范
                          编写于 最后由 编辑
                          #15

                          @wwcd2016
                          27B的话可以考虑这个版本,实测和Q4几乎没区别,速度更快,上下文可以开的更大而且还可以开视觉。
                          IQ 量化非常强,我感觉只要你做的任务不是特别偏门IQ3XXS版本完全可以替代 Q4,但是注意,只有这个 XXS 版本比较好,我试过它的 XS 版本和 S 版本在某些时候下会输出会蹦还不如这个 XXS 的稳定。我这种魔改版的都是第 3 方的这些人。 每天都在那量化好多模型,他们不可能一个一个测试的,所以如果用模改版的模型的话,还是要自己多测试几个版本,找一个最适合的。

                          https://huggingface.co/mradermacher/Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-i1-GGUF?show_file_info=Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated.i1-IQ3_XXS.gguf

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