在昨天研究 qwen3.6-27B 的优化时，看到了这个问题： server: fix context checkpoint restore for hybrid/recurrent models (DeltaNet/Mamba) 大概意思就是，因为 llama.cpp 的缓存巡回逻辑有问题，导致你 n 次调用大模型（ n>1 ）时，大概率 llama.cpp 找不到之前的对话，会从头再次 prefill 你的对话全文。 翻译成大白话讲，就是你对一个人，每多说一句话，就要从第一句开始重复一遍。 更为悲惨的是： 在 5 月份，llama.cpp 制作组引入了另外一个 checkpoint 逻辑，使得缓存巡回性能再次下降： Commit e98cb51 经过此帖中大神实测，NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 在运行 qwen3.6-27B Q8 时，上下文 50K 的长度下，每次请求 LLM 都会浪费 40 秒： 3 consecutive full re-processings logged: ┌───────────┬────────────────────┬───────┐ │ Turn │ Tokens reprocessed │ Time │ ├───────────┼────────────────────┼───────┤ │ Task 2795 │ 67,608 │ 38.4s │ ├───────────┼────────────────────┼───────┤ │ Task 3241 │ 71,211 │ 41.0s │ ├───────────┼────────────────────┼───────┤ │ Task 3401 │ 71,105 │ 41.4s │ └───────────┴────────────────────┴───────┘ Root cause visible in logs: The new prompt is ~19k tokens, but all checkpoints sit at positions 39k–71k (from previous longer requests). Every checkpoint is checked against 19340 and rejected because they're all beyond the new prompt length. Result: 0 usable checkpoints → full reprocess from BOS. 结论是，目前的 llama.cpp+qwen3.6-27B 这个组合，在 Agent 工具这个场景下，性能不可用。 目前此 issues 还是 open 状态，待修复。
在昨天研究 qwen3.6-27B 的优化时，看到了这个问题： server: fix context checkpoint restore for hybrid/recurrent models (DeltaNet/Mamba) 大概意思就是，因为 llama.cpp 的缓存巡回逻辑有问题，导致你 n 次调用大模型（ n>1 ）时，大概率 llama.cpp 找不到之前的对话，会从头再次 prefill 你的对话全文。 翻译成大白话讲，就是你对一个人，每多说一句话，就要从第一句开始重复一遍。 更为悲惨的是： 在 5 月份，llama.cpp 制作组引入了另外一个 checkpoint 逻辑，使得缓存巡回性能再次下降： Commit e98cb51 经过此帖中大神实测，NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 在运行 qwen3.6-27B Q8 时，上下文 50K 的长度下，每次请求 LLM 都会浪费 40 秒： 3 consecutive full re-processings logged: ┌───────────┬────────────────────┬───────┐ │ Turn │ Tokens reprocessed │ Time │ ├───────────┼────────────────────┼───────┤ │ Task 2795 │ 67,608 │ 38.4s │ ├───────────┼────────────────────┼───────┤ │ Task 3241 │ 71,211 │ 41.0s │ ├───────────┼────────────────────┼───────┤ │ Task 3401 │ 71,105 │ 41.4s │ └───────────┴────────────────────┴───────┘ Root cause visible in logs: The new prompt is ~19k tokens, but all checkpoints sit at positions 39k–71k (from previous longer requests). Every checkpoint is checked against 19340 and rejected because they're all beyond the new prompt length. Result: 0 usable checkpoints → full reprocess from BOS. 结论是，目前的 llama.cpp+qwen3.6-27B 这个组合，在 Agent 工具这个场景下，性能不可用。 目前此 issues 还是 open 状态，待修复。
佬们，刚才codex更新之后就无法对话了，给了我一个如图所示的提示，我确实刚刚清理完c盘，这是因为我不小心把codex的配置文件清了吗 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
在昨天研究 qwen3.6-27B 的优化时，看到了这个问题： server: fix context checkpoint restore for hybrid/recurrent models (DeltaNet/Mamba) 大概意思就是，因为 llama.cpp 的缓存巡回逻辑有问题，导致你 n 次调用大模型（ n>1 ）时，大概率 llama.cpp 找不到之前的对话，会从头再次 prefill 你的对话全文。 翻译成大白话讲，就是你对一个人，每多说一句话，就要从第一句开始重复一遍。 更为悲惨的是： 在 5 月份，llama.cpp 制作组引入了另外一个 checkpoint 逻辑，使得缓存巡回性能再次下降： Commit e98cb51 经过此帖中大神实测，NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 在运行 qwen3.6-27B Q8 时，上下文 50K 的长度下，每次请求 LLM 都会浪费 40 秒： 3 consecutive full re-processings logged: ┌───────────┬────────────────────┬───────┐ │ Turn │ Tokens reprocessed │ Time │ ├───────────┼────────────────────┼───────┤ │ Task 2795 │ 67,608 │ 38.4s │ ├───────────┼────────────────────┼───────┤ │ Task 3241 │ 71,211 │ 41.0s │ ├───────────┼────────────────────┼───────┤ │ Task 3401 │ 71,105 │ 41.4s │ └───────────┴────────────────────┴───────┘ Root cause visible in logs: The new prompt is ~19k tokens, but all checkpoints sit at positions 39k–71k (from previous longer requests). Every checkpoint is checked against 19340 and rejected because they're all beyond the new prompt length. Result: 0 usable checkpoints → full reprocess from BOS. 结论是，目前的 llama.cpp+qwen3.6-27B 这个组合，在 Agent 工具这个场景下，性能不可用。 目前此 issues 还是 open 状态，待修复。
在昨天研究 qwen3.6-27B 的优化时，看到了这个问题： server: fix context checkpoint restore for hybrid/recurrent models (DeltaNet/Mamba) 大概意思就是，因为 llama.cpp 的缓存巡回逻辑有问题，导致你 n 次调用大模型（ n>1 ）时，大概率 llama.cpp 找不到之前的对话，会从头再次 prefill 你的对话全文。 翻译成大白话讲，就是你对一个人，每多说一句话，就要从第一句开始重复一遍。 更为悲惨的是： 在 5 月份，llama.cpp 制作组引入了另外一个 checkpoint 逻辑，使得缓存巡回性能再次下降： Commit e98cb51 经过此帖中大神实测，NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 在运行 qwen3.6-27B Q8 时，上下文 50K 的长度下，每次请求 LLM 都会浪费 40 秒： 3 consecutive full re-processings logged: ┌───────────┬────────────────────┬───────┐ │ Turn │ Tokens reprocessed │ Time │ ├───────────┼────────────────────┼───────┤ │ Task 2795 │ 67,608 │ 38.4s │ ├───────────┼────────────────────┼───────┤ │ Task 3241 │ 71,211 │ 41.0s │ ├───────────┼────────────────────┼───────┤ │ Task 3401 │ 71,105 │ 41.4s │ └───────────┴────────────────────┴───────┘ Root cause visible in logs: The new prompt is ~19k tokens, but all checkpoints sit at positions 39k–71k (from previous longer requests). Every checkpoint is checked against 19340 and rejected because they're all beyond the new prompt length. Result: 0 usable checkpoints → full reprocess from BOS. 结论是，目前的 llama.cpp+qwen3.6-27B 这个组合，在 Agent 工具这个场景下，性能不可用。 目前此 issues 还是 open 状态，待修复。
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适配各类模型比较好的，第三方站适配也比较好的工具。不大用的惯终端 最好能够使用MCP和Skill PC Windows端 除Cherry Studio(类似这种的) 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
claude封号后对话数据就全没了，大家往往觉得可惜。 后来claude在封号后让你填一个review表，最近又增加了删除帐号和下载数据的选项。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
这是啥情况？我用的是CCSwitch,时不时的对话的时候会弹出来这个，不知道什么原因。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
没收到邮件，是不是把这个对话删了就行了 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
求助，在cc里面用fable和opus都是429，前面有段时间我记得是可以用的，新开会话也一样。 是单纯用的人太多了吗？或者说是我的配置不对哇 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
做个原型页面，还是在codex 干了一版的基础上，对我的大模型对话界面进行优化调整，干了三、四轮，第一轮 设计上 出来一个毫不相干的 执行步骤的 界面，第二轮 给我直接布局干乱了，最后一轮，这个傻叉直接干白屏了，我去，我用DeepSeek 都不至于智障成这样。真是给我干麻了，无语至极。 各位佬们，你们上手试了吗？ 18 个帖子 - 13 位参与者 阅读完整话题
可以抽取灵签，可以与禅师对话，可以画板写绘，可以看全年日历，页面还埋藏了更多的小细节等待发现 欢迎体验，欢迎反馈，欢迎建议~ 戳！→ https://apps.apple.com/app/id6758899526
之前不是俩模式，一个普通的，一个长思考的。 6 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题