TL;DR: 用 Qwen3.5-9B（Q4_K）在單張 16GB AMD GPU 上跑本地 LLM-as-a-Verifier，每次 code comparison 約 0.5–2 秒，cache hit rate 66%，正確程式碼穩定給 1.0 分，有 bug 的給 0.0–0.14 分。16GB 跑 9B 模型綽綽有餘，還有空間跑其他服務。 這篇是實測續篇，前兩篇分別講了 架構設計 和 Docker 封裝 。前兩篇講的是「做什麼」跟「怎麼做」，這篇來量「到底多快」。 1. 測試環境 在一台 homelab Linux（CachyOS）上跑的： 項目 內容 GPU AMD 16GB（15.9 GiB）via ROCm 模型 Qwen3.5-9B（8.95B 參數，Q4_K ~5.7GB GGUF） 後端 llama.cpp（llama-server，ROCm HIP build） Verifier Docker container（llm-verifier），port 8010 模型 VRAM ~10.2 GB（模型本身 + 動態 KV cache） GPU 使用率 78% 系統 RAM 62 GB；使用 27 GB（swap 用了 9.3 GB） Context window 131,072 tokens MIN_SCORE 0.8 後端跑在另一台機器上，走 local Gigabit 網路連線。 2. Verifier 在幹嘛 docker-llm-as-a-verifier 包裝了 LLM-as-a-Verifier 這個研究套件，讀取 token-level log probability 來算連續分數，不是簡單的 yes/no 判斷。 Container 開了 7 個 HTTP endpoint： Endpoint Method 用途 /health GET 健康檢查 /v1/compare POST 兩組答案比對評分 /v1/select POST Best-of-N 選最佳 /v1/track POST Agent 軌跡分數追蹤 /v1/directed POST 導...
(圖片來源：dpreview.com)
繼 Leica X1 搭載 APS-C 尺寸 CMOS 的隨身相機之後，Fuji 也發表了 X100，搭載 EBC 23mm f2 的鏡頭 (等效約 35mm)，復古的外型，看了就想買呀！這台 Fuji X100 的消息一出，eBay 上的 Leica X1 行情會不會跟著暴跌啊？現在只希望這台的價格不要太貴就很讚！
以這樣的產品，或許日後 Fuji 也有機會推出 EVIL 哦，相當有賣點！復古機身，APS-C CMOS 再加上 EBC 鍍膜，阿娘喂，好夢幻。
規格
- 感光元件：APS-C 尺寸 CMOS，12MP，Customized (但不知道 Fuji Customize 了什麼)，全新開發的 EXR 處理器
- 鏡頭： Fujinon lens with Super EBC Coating 23mm f2 – 16 (等效約 35mm)，九片葉片，10 cm 最近對焦，內建 3 級減光濾鏡
- 快門速度：30s – 1/4000s
- 連拍速度：5fps
- 光學觀景窗：90% 視野率
- ISO：200 – 6400 (ISO 100 - 128000 in expandable mode)
特點
Hybird Viewfinder，同時擁有電子觀景窗 EVF 以及光學觀景窗 OVF，利用機身前方的切換桿進行切換。
操控上，鏡頭上有光圈環調整光圈，機頂有快門速度的設定，也有增減 EV 的轉盤，一整個就是傳統相機的 Fu！完美！
官方介紹網站：http://finepix.com/x100/en/top.html
DPreview 的介紹：http://www.dpreview.com/news/1009/10091910fujifilmx100.asp
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