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：Sigma SD1 Offical Site)
本站前一篇報導：太兇．Sigma SD1
預計六月跟大家見面，沒想到推出 SD1 居然不像 SD15 一樣拖個好幾年，這樣很沒 Sigma 風格的說。
先看看主要規格
- 4600 萬 APS-C X3 sensor (1536 萬 x3)
- 700 公克，鋁鎂合金機身骨架
- 防塵防滴耐候
- Dual ‘TRUE II' image processing engines
- 11 點 AF
- ISO 100 ~ 6400
- CF 卡
價錢的話，一台要價 9700 美元，其實可以買一台 Pentax 645D 了，畫素的話是差不多，片幅當然是 645D 比較大，但強大夢幻的 X3 Sensor 其實是相當有賣點的。
如果你有研究的精神，可以看一下這篇介紹 Foveon X3 和 Bayer 型感光元件差異的文章。
Dpreview 有一篇五頁的評測，你可以先去看一下：http://www.dpreview.com/previews/sigmasd1/
兩台都買吧！發財的話！
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