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：Micro Four Thirds module for Ricoh GXR)
之前小弟提到，唉唷？喊著喊著居然出現了！Ricoh GXR Expansion Unit 2011？當時是看到 Roadmap 裡出現一個挖空的模組，但不知道是什麼接環，最近，又有一張可能是假圖的圖片流傳出來了，是採用 M4/3 Mount 的模組，看看流流口水就好，你可以直接買 Panasonic GF1。
題外話，最近 GF2 出了，GF1 降價，GF2 價格也比以往新出機時的定價要低，所以是不是我說的價格定位的問題，如果把 EVIL 定位在備用娛樂機，價格理論上是要貼近高階 DC 像是 DP2、GRD3、LX5 這類的相機，而不能高出太多。
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