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...
Hey，I love you nohaha，我愛妳不是開玩笑！By MATZKA
正式版 MV》
Live 演出》
在「MATZKA」這張自創同名專輯裡，我們可以聽到雷鬼、搖滾、藍調、爵士、原住民風味與RAP交錯的多元，那是一種足以讓你腎上腺激素亢奮起來的元素。
也是屬於台灣人的「台式雷鬼」。
有著明顯的切分音和反拍節奏，源自美國紐奧良的R&B、牙買加本土民俗音樂、歐洲舞曲與非洲音樂所融合而成的雷鬼樂(REGGAE)，我們實在很難相信MATZKA在融入了濃濃的台灣味後還可以如此輕而易舉的駕馭著。
藉由Matzka筆下寫出的歌詞，我們逐字逐句地撥開生活中的瑣碎，發現了在平凡生活裡淬鍊出的感動，彷彿徜徉在溫暖的台東陽光下，重新認識存在於你我身邊的幸福。
流行音樂究竟是跟隨？還是創造？這四個來自台東的年輕小伙子，用與生俱來的音樂天份和流著原民血液的驕傲，將給目前的流行音樂界一個令人驚喜的答案。
屬於 MATZKA 的關鍵字》
陽光。熱血。部落血統。雷鬼。搖滾。藍調。爵士。RAP。HIP HAP。切分音。反拍節奏。腎上腺。動人嗓音。多元編曲。幽默歌詞。台式。嚴謹。原創。品味。共鳴。屌。柔情。張力。音樂冒險。
MATZKA 專輯音樂試聽 @ StreetVoice》
挺！去博客來買！》
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