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...
鏡頭資料》資料來源：pentaxforums.com
對焦距離：0.4m - 無窮遠
光圈：(f3.5 ~ f5.6) - (f22 ~ f38)
口徑：58mm
重量：195g
鏡片結構：十片八群
光圈葉片：六片
視角：75 度 – 27 度
這顆鏡頭是剛開始玩底片機為了一機一鏡出門入手的，塑膠鏡身，接環也是塑膠，沒有內對焦。遮光罩不是原廠的，是在試了幾款遮光罩之後，最後找到這種橡皮軟質的遮光罩，廣角端不會有暗角，後來就連著鏡頭一起出掉了。底下實拍照裡有暗角的就是之前用旋鎖式蓮花型遮光罩，因為會跟著前鏡轉來轉去所致。
很便宜，出門只要帶台底片機加這顆鏡頭就能搞定，不過若是用在 APS-C 的數位機身焦段會有點尷尬，不夠廣。畫質普遍評價是中規中矩，大部份都是嫌棄塑膠接環而給了較低的評價，如果鏡身給 5 分，畫質大概可以拿個 7-8 分，當然因為 Pentax 也有另一顆 24-90mm 的變焦鏡 (不過這顆好像難找一點)，所以這顆算冷門，相對來說便宜，如果不會很在意塑膠接環或者是初入門的時候，可以先撿一顆回來玩。
實拍照》
Pentax MZ-3 + FA 28-90mm + Fujifilm X-tra 400
本鏡實拍相片集：Pentax FA 28-90mm f3.5-5.6
鏡身照》
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