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...
(圖片與規格來源：photorumors.com)
除了外型是一貫 GR Digital 的風格 (其實也沒什麼好變外型的，因為賣點就是這個)，傳聞中的規格好像和 GRD III 也沒什麼差別耶，嚴格說來是多了防手震，LCD 漂亮一點，會採用全新的影像處理引擎，至於 ISO 方面有沒有提升就得看實際推出後的評測了。
| GRD IV (Rumors) | GRD III | |
| 感光元件 | 10MP 1/1.7 CCD | 10MP 1/1.7 CCD |
| LCD | 3 吋 LCD (120萬) | 3 吋 LCD (92萬) |
| 內建減光鏡 | 有(未知) | 有，ND2 |
| 鏡頭 | 8 片 6 群，等效 28mm | 8 片 6 群，等效 28mm |
| 光圈 | f1.9 - f9 | f1.9 - f9 |
| 快門 | 180 – 1/2000 秒 | 180 – 1/2000 秒 |
| 機身防手震 | 有 | 無 |
| 錄影格式 | 640×480, 320×240 (AVI) | 640×480, 320×240 (AVI) |
另外值得關心的是價錢，有點像小改款的規格，價格如果要開得像 GRD III 一開始推出的價格以現在這個時間點大概也不好賣吧？
先列個 GRD III 現在的網路賣場價格參考：
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