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：Google Search，資料來源： mirrorlessrumors.com ) 不知名的傳言，有一個兄台在德國的餐廳，聽到一位日本人用破英文跟德國人談到，富士正在進行將 TX 系統的數位化，也會像 TX System 的特色一樣，搭載特寬的感光元件，也可能會有切換為一般影像比例的設計。 Fuji 在數位系統把感光元件做成真實寬幅，跟現在的數位相機把幾張照片橫向用軟體拼起來的全景圖相比，Fuji TX Digital System (暫名) 拍攝全景圖絕對會有更好的表現吧！接環如果是沿用原來的 TX System，TX System 的二手市場價格又要飛漲了 (哈蘇 Pan 大概也會吧)！不論如何，Fuji 這陣子的動作頻頻，相當強大呀！