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)
來了，鋁鎂合金機身，防塵防滴的 A99，搭載 24MP Exmor CMOS 浮動式防手震感光元件，同時也發表了兩顆新鏡，A99 與 300mm F2.8 會在十一月份上市(A99 單機身 US$2799，300mm F2.8 則為 US$7500)，另一顆是從 Sony 剛出 A100 國外就有人喊到現在才出的 Carl Zeiss Planar T* 50mm f1.4，預計明年第一季推出。
官方的介紹影片也出來了，比較有 Fu 的是影片裡的那些移動的光，怎麼那麼像精子游來游去的感覺，另外一個是看到對焦點一堆 (102 個) 的畫面，我會覺得不知道怎麼用這樣。
Sony A99 Official Video Release
(From: http://youtu.be/HJH4AYjt3hc)
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