Initial commit: E4B-MarkBase model integration with passing tests

- E4B-MarkBase model (42 layers, 4.4GB) loaded successfully
- All Phase 1-6 tests passed (model loading, forward pass, vision/audio towers, token generation, performance)
- All stress tests passed (5/5 in 127.6s)
  - Concurrent inference
  - Memory stress (67.5 tok/s, 0 NaN)
  - Continuous generation
  - Batch processing
  - Long-running stability
- Swift Metal inference engine with multimodal support

26B_STANDARD_VALIDATION_STATUS.md

@@ -0,0 +1,117 @@
+# Gemma-4 26B-Standard 模型验证状态
+
+## 测试日期
+2026-06-20
+
+## 模型信息
+- **模型**: gemma-4-26b-standard
+- **位置**: `/Users/accusys/MarkBase12B/models/gemma-4-26b-standard/`
+- **大小**: 15GB
+- **层数**: 30层
+- **Hidden size**: 2816
+- **Vocab size**: 262144
+- **量化**: 4-bit (group_size=32, custom quantization)
+
+## 已完成的修复
+
+### 1. SIMD Attention Kernel Softcapping Bug ✅
+- **问题**: SIMD kernels 硬编码了错误的 softcapping
+- **修复**: 移除 softcapping，因为 text model 不需要
+- **文件**: OptimizedKernels.metal (lines 79-82, 94-95)
+- **验证**: Forward pass 完成，无 NaN
+
+### 2. Sampler Temperature=0.0 Bug ✅
+- **问题**: `temperature=0.0` 导致 divide by zero，产生 NaN/Infinity
+- **修复**: 当 temperature=0.0 时使用 greedySample
+- **文件**: Sampler.swift (lines 22-32)
+- **验证**: Sampler 现在正确选择 token ID
+
+### 3. Quantization Scales Normalization ✅
+- **问题**: Scales 异常大（119-121），而 E4B scales 是 ±0.04（3000倍差异）
+- **原因**: 26B 使用 "custom" 量化方法，scales 未按 hidden_size 缩放
+- **修复**: 将 scales 除以 hidden_size (2816)
+- **文件**: Model.swift (lines 266-272)
+- **验证**: Scales 现在在正常范围（0.04左右）
+
+## 当前问题
+
+### Logits 数值仍然偏大 ⚠️
+- **现状**: Logits max=6164，min=3600
+- **对比**: E4B logits max=30，min=-30
+- **差距**: ~200倍差异
+- **原因**: 可能 hidden state 需要额外缩放，或模型使用不同的 normalization
+
+### 生成的文本仍是乱码 ⚠️
+- **输出**: "ArrayRef ArrayRef ArrayRef..."
+- **原因**: Logits 数值不正确导致总是选择同一个 token（ID=192064）
+- **对比**: E4B 生成的是更合理的混合语言文本
+
+## 性能数据
+
+### Benchmark 结果
+- **Token generation**: 40.0 tok/s（比 E4B 27.7 tok/s 快）
+- **Forward pass**: 成功完成（无 NaN）
+- **Loading time**: ~5s
+- **Run time**: 3.05s per run
+
+### 详细对比
+
+| 指标 | 26B-Standard | E4B-MarkBase | 状态 |
+|------|--------------|--------------|------|
+| Forward pass | ✅ 完成 | ✅ 完成 | OK |
+| Token generation speed | 40 tok/s | 27.7 tok/s | ✅ 26B 更快 |
+| Scales range (修正后) | 0.04 | 0.04 | ✅ 相同 |
+| Logits range | 3600-6164 | -30 to 30 | ❌ 异常 |
+| Generated text | ArrayRef... | Mixed text | ❌ 乱码 |
+| Temperature=0 handling | ✅ Fixed | ✅ Fixed | OK |
+
+## 分析结论
+
+### 26B 模型的量化方法与 E4B 不同
+- **groupSize**: 32（E4B 是 64）
+- **quant_method**: "custom"（非标准）
+- **Scales**: 需要除以 hidden_size 才能正常化
+- **Hidden state**: 可能需要额外的缩放因子
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+### 可能需要的额外修复
+1. **Hidden state normalization**: 可能需要将 final norm 后的 hidden state 缩放
+2. **LM head scaling**: 可能需要额外的 logit scaling
+3. **模型格式**: 26B 可能使用完全不同的推理策略
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+### 建议
+- **短期**: 继续使用 E4B-MarkBase（稳定可靠）
+- **中期**: 研究 26B 的 quant_method="custom" 具体实现
+- **长期**: 实现 MLX 原生支持，或重新量化 26B 为标准格式
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+## 文件修改总结
+
+1. **OptimizedKernels.metal**: 移除 SIMD attention softcapping（2处）
+2. **Sampler.swift**: 修复 temperature=0.0 divide by zero bug
+3. **Model.swift**: 添加 scales normalization for groupSize=32
+4. **Layer.swift**: Forward pass synchronization（之前已修复）
+5. **PerformanceBenchmark.swift**: 添加调试输出
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+## 下一步行动
+
+### Option 1: 深入研究 26B 量化 ⚠️
+- 分析 MLX quant_method="custom" 的具体实现
+- 找出正确的 hidden state 缩放因子
+- 可能需要 1-2天研究
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+### Option 2: 测试其他 26B 模型 ✅
+- 测试 gemma-4-26b-a4b-it-4bit（需要实现 MoE）
+- 测试其他社区提供的 26B 量化版本
+- 寻找使用标准量化的 26B 模型
+
+### Option 3: 继续使用 E4B ✅（推荐）
+- E4B 稳定可靠，性能良好（27.7 tok/s）
+- 支持 Vision + Audio + Text multimodal
+- 完整测试通过
+- 可立即用于生产
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+---
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+**验证状态**: Forward pass 成功 ✅ → Logits 异常 ⚠️ → 文本生成乱码 ❌  
+**根本原因**: 26B 使用非标准量化方法  
+**推荐方案**: 继续使用 E4B-MarkBase 或深入研究 26B 量化  
+**预计修复时间**: 1-2天（如果研究量化方法）