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...
照片裡的後三台，是 SLR，由左至右分別為 Pentax MZ-3、RICOH KR-5、ZENIT 122，Pentax MZ-3 為自動對焦外，其他兩台為手動對焦，因為 M42 鏡頭在 Pentax 機身上的相容性良好，轉接環也便宜，所以也收了幾顆 M42 老鏡。
由左至右分別為:
Pentacon 135mm f2.8 electric
Zenit Helios-44M-7 MC 58mm f2
Pentacon 30mm f3.5 30/3.5
Pentacon 29mm f2.8 MC
再來一張 M42 機身與鏡頭的大合照
現在 ZENIT 122 那台上面掛的鏡頭是 Pentax Super Takumar 55mm f1.8，還想再收幾顆 Pentax S-M-C 和 CZJ 的 M42 鏡頭！不過一切還是看緣份啦！我收老鏡喜歡連鏡筒一起收，比較符合收藏的感覺，但截至目前為止，礙於財力，始終未能收進名鏡。
另外，前面左邊那台是從台南家裡搜括出來的，沒人用，想說試試看相機是否正常，變焦並可自動對焦的底片機，右邊那台就是好玩的 Vivitar UWS。
對了，另外還有底下右邊那台 Petri 2.8 Color Corrected Super，是蕭董送我的，送修過後到目前為止尚未測試！
我是玩了 DSLR 之後，才想要回去學習底片攝影的，數位單眼的普及化，卻反而讓許多人重新回到底片的懷抱，底片這已有百年歷史的媒材，還真是愈陳愈香啊！我也是因為被一些底片作品吸引，想要自己也來玩玩看，所以在鏡頭群選擇最多的基礎之上，選擇 M42 的老鏡，也恰巧老婆遊學時買進的 ZENIT 122，就是最風行的 M42 規格，M42 老鏡真是人類重要的光學遺產啊！
底下順便分享幾張最近用 MZ-3 拍的正片(AGFA CT 100)，為了做比較，這陣子除了帶 K10D 以外都會多帶一台 MZ-3，總算讓我拍完一卷囉！
這兩張在同一個位置，角度跟站位略有不同，左邊是 MZ-3 + 77mm le，右邊是 K10D + 40mm le，成色是不是各有特色呢！FA 77 這顆是跟大姨子借來的，很哈的一顆好鏡啊！
再來幾張正片拍的
好啦，不廢話了！記得，盡情按下快門就對了！最近 ZENIT 122 那台我大概拍一半了，過不久就可以看看在測光偶爾失效的情況下，我自己亂判斷的快門速度對不對了，哈哈！
大概要找個測光表是跑不掉了！
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