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：無忌Xitek)
我也想知道大家會怎麼評價這台，以及這台後續的實拍表現如何，但其實基本上還是會等 Pentax 今年秋天會推出的 APS-C 無反吧，真的不懂為什麼 Pentax 要出兩套無反系統，這大概就是他們所謂的與眾不同吧。
之前本站的報導：真的要來了！Pentax 無反系統第一彈：NC-1
規格》
- 1/2.3 inch 12 million Sony back-illuminated CMOS sensor
- 1080P H.264
- 最高 ISO 6400
- 搭載與 K-5 相同的 SR 防手震系統，DR II 除塵系統
機身組合》
- 機身 + 8.5mm(等效47mm)/f1.9
- 機身 + 5mm-15mm(等效27.5mm-83.0mm)/F2.8 - F4.5
補上 dpreview 的相機介紹連結：http://dpreview.com/previews/pentaxQ/，價錢實在太誇張了。
網路賣場參考：
在ricehigh的BLOG已有實機照了,
回覆刪除造型還蠻好看的,有P家風格,
這台就真的是要打小型化吧?
Re: Steven <6966043440391432217>
回覆刪除嗯，我也剛剛看到，所以我補上 dpreview 的相機介紹連結了。
說小也不是很小，沒有弄到極限，但可能這樣比較好拿吧。比較期待後繼 Pentax 還有一款 APS-C 的無反。
Re: Steven <6966043440391432217>
回覆刪除重點是，賣太貴了。USD800, EUR700 含等效47mm定焦