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...
hypo group 目前推出兩種格式的產品，分別為「Ticket」以及「12 平方」，先做了一本 Ticket 體驗體驗。
很有質感，左邊就是郵寄過來時的外包裝，右邊就是 Ticket 啦！
除了提供 Mac iPhoto 用戶方便的上傳工具，還可以直接抓取放在 Flickr 的照片，進行編輯。每張 Ticket 有正面背面各有四種樣式可供選擇，透過網站很輕鬆就能完成訂製下單。
每本有 24 張 Ticket，滿滿一本，我好像會捨不得跟別人交換耶！
Hypo Ticket 沒有發生色偏的問題，很棒！我用過 7-11 iFoto 沖印照片，有時仍會發生色偏的現象，而且又沒辦法整合 Flickr，每次都要重新上傳編輯，編輯功能不像 Hypo 來得直觀好用。
很有質感的扣環
喜歡就快去做一本吧！
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