是这个laguna 2.1 吗? 好像他是 做的qwen 3.6 27b

Deepseek單機我是沒跑過, 我是用雙機跑原版的. 原版權重160G, IQ2SS 應該也差不多80G. 我看論壇上心得是沒有太大損失, kv也足以支撐512K x 3 或 256K x 5. 不過他沒圖像, 剩餘的ram應該也不太夠去架多模態, 如果需要處理圖像可能就無法考慮了.

體感上我覺得deepseek v4 flash比qwen 3.6 27B Q8強一點, 但是差距沒有到很大. qwen 3.6 27B我之所以跑Q8, 是因為這已經是我能接受的速度的極限了, 不然全精度還是放得下的. 後來有出了有含MTP頭的模型我就沒試過BF16了, 或許BF16的qwen 3.6 27B速度有所提升也不一定.

不過, deepseek v4 flash正式版即將推出,或許一切都會讓人改觀.

1. 使用claude code或codex cli的goal工具. 設定了/goal 之後, coding agent會督促模型沒有完成不能停下來. 兩者實現的方式不同, 各有一定效用. 其他如kimi code也是有這個命令,只是我沒用過.
2. 我掛了一層proxy上去, 在模型跟code/claude code之間,專門去攔截有問題的訊息,把message修復, 讓整個工作可以繼續下去. 目前我在qwen 3.6 27B, deepseek v4 flash, glm 5.2都有遇到類似但不同的問題, 都是靠proxy修復. 我用的proxy有兩個, 一個是純proxy, https://github.com/ladiossoop5star/opencode_compat_proxy , 一個是因為後來我用litellm做模型的routing, 所以另外做了litellm的hook https://github.com/ladiossoop5star/litellm_coding_agent_hook . 可以參考看看.

1. 任务粒度太大。一张卡片里塞"完成整个功能"，模型跑到后面连最初目标都忘了，只能开始编。正确做法是把大任务拆成一张卡一个可验证的小步骤，每张卡有明确的完成定义（比如"输出某文件、满足某条件"），做完立刻归档。

2. 上下文越滚越长，模型会"找台阶"。长任务跑到后面，历史对话占满上下文，模型为了收尾会假装完成。解决：每完成一个阶段就把该阶段的结论压缩成一段摘要（用 handoff 或让它更新项目笔记），把原始过程归档，保持工作上下文精简。

3. 温度太高是幻觉放大器。长任务建议把 temperature 调到 0.1-0.3，工具调用和代码输出会稳定很多——不少"幻觉"其实就是采样太随机。

4. 模型分工比单模型硬扛更有效。规划决策用你手上最强的模型（哪怕慢一点），执行简单步骤用快的模型。你提到 qwen3.6 27B 早期 toolcall 截断，那个问题在近几个版本的 SGLang/vLLM 上基本修掉了，值得配 MTP 再试一次，顺便 --kv-cache-dtype fp8 能省不少显存。

单台 DGX 跑不了大模型确实是硬件天花板，但 kanban 长任务的稳定性更多是编排问题，不是模型大小问题——小模型+好的任务拆解，往往比大模型硬跑一个超长任务更可靠。先把编排理顺，再决定要不要上更大的模型，可能更省心。

deepseek單GB10可以參考:
https://forums.developer.nvidia.com/t/1x-spark-tuned-dspark-for-deepseek-v4-flash-35-tok-s-800-prefill-and-fast-multi-agent-serving/376884
https://forums.developer.nvidia.com/t/optimizing-deepseek-v4-flash-on-a-single-nvidia-gb10-gx10-with-dspark-speculative-decoding/376830/22