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...
使用相機：Olympus OM-2 with OM G.Zuiko 50mm f1.4
使用底片：Kodak Double-X 5222 分裝片，拍 320 沖 400，D76 (1:1) 11 分 20度
沖掃：自己沖，自己掃 (掃描器為 Plustek Opticfilm 7500i)
算是一種懲罰嗎？太久沒沖片，卷片入片軸的失敗率又高了。
這款 Kodak Double-X 5222 電影黑白底片的表現很讓人驚豔，寬容度極其高，反差偏小，增感一格之後的粒子仍然細緻，高光仍然紀錄著細節，是個人目前用過的幾款黑白分裝片中最喜歡的，事實上價格跟其他黑白底片分裝片相比也相同，更重要的是黑白的電影底片可以自己手沖，不像彩色的電影底片需要特殊的沖片程序來去除石墨層。日後用光目前存貨的四十卷黑白片，或許會優先補這款底片吧，不曉得屆時買不買得到就是了 XD。
這卷沖 ISO 400 是用 D76 1:1 沖 11 分鐘 20度，數據供大家參考，底下照片就隨便看看》
有玩了一下 OM-2 的重曝功能，不太好用，底片可能會捲過頭，前後幾張的片幅間距會變得比較寬，只是好奇玩玩看而已。
其他本卷照片：Olympus OM-2 vol.2
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