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CI / build-and-test (push) Has been cancelled

Details

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

2026-06-23 18:12:35 +08:00

5.3 KiB

Raw Permalink Blame History

重要发现：31B 是 Dense 模型，可以直接使用！

发现日期

2026-06-20

关键发现

31B 模型结构验证

{
  "enable_moe_block": False,
  "num_experts": None,
  "moe_intermediate_size": N/A
}

结论: ✅ 31B 是 Dense 模型（无 MoE）

26B-A4B 模型结构验证

{
  "enable_moe_block": True,
  "num_experts": 128,
  "moe_intermediate_size": 704
}

结论: ⚠️ 26B-A4B 所有30层都有 MoE

实际结构对比

模型	MoE	层数	Experts	实现难度	实际意义
31B	No ✅	60	None	⭐⭐⭐⭐⭐ 直接可用	⭐⭐⭐⭐⭐ 最高
26B-A4B	Yes ⚠️	30	128 (all layers)	⭐⭐⭐ 需要 MoE	⭐⭐⭐ 中
26B-Standard	No ✅	30	None	⭐⭐⭐⭐⭐ 已验证	⭐⭐⭐⭐⭐ 最高
26B 8-bit	No ✅	30	None	⭐⭐⭐⭐⭐ 标准	⭐⭐⭐⭐⭐ 高

为什么 31B 可以直接测试

1. Dense 结构（无 MoE）

✅ enable_moe_block: False
✅ 无 MoE 权重（420个 vs 26B-A4B）
✅ 标准 Dense forward pass

2. 已下载可用

✅ 文件大小: 18.41 GB（已下载）
✅ 4 shards（完整权重）
✅ 配置齐全

3. 量化格式标准

✅ 4-bit (group=64)
✅ 标准 MLX 格式
✅ 无特殊处理需求

4. Swift 代码已支持

✅ Model.swift: 已有 Dense 模型加载逻辑
✅ Layer.swift: Dense forward pass 实现
✅ 可复用 26B-Standard 的代码

5. 只需小调整

⚠️ 层数调整：60层（vs 26B 30层）
⚠️ Hidden size：5376（vs 26B 2816）
⚠️ 可能需要验证 scales（group=64）

预计工作量: 1-2小时（不是 5-8天！）

31B vs 26B 详细对比

模型规格

31B 4-bit:
  参数量: 31B (+19% vs 26B)
  层数: 60 (+100% vs 26B)
  Hidden size: 5376 (+91% vs 26B)
  结构: Dense ✅
  
26B 4-bit:
  参数量: 26B
  层数: 30
  Hidden size: 2816
  结构: Dense ✅

性能参数

31B 4-bit:
  文件: 18.41 GB (实测)
  内存: ~20 GB
  推理速度: ~25 tok/s (预计，60层)
  精度: Acceptable (4-bit)
  设备: M4 (64GB)
  
26B 4-bit:
  文件: 15.61 GB
  内存: ~17 GB
  推理速度: 40 tok/s (实测)
  精度: Acceptable (4-bit)
  设备: M3 Max (48GB)

实际意义对比

31B 4-bit:
  实际意义: ⭐⭐⭐⭐⭐ (最高)
  - Dense 结构，直接可用
  - 更大模型容量
  - 更深层数
  - 已下载
  - 立即测试
  
26B 4-bit:
  实际意义: ⭐⭐⭐⭐⭐ (最高)
  - 最快速度
  - 最小内存
  - 已验证
  - 当前最优

测试步骤

立即测试 31B（1-2小时）

步骤 1: 复用 26B 测试逻辑

// 使用 26B-Standard 的测试框架
// 调整参数：num_layers=60, hidden_size=5376

步骤 2: 验证配置

cd /Users/accusys/MarkBase12B
.build/debug/G12BServer models/gemma-4-31b-it-4bit test --benchmark

步骤 3: 检查 scales

# 验证 group_size=64
# 检查是否需要 normalization

步骤 4: 对比性能

对比指标:
- Token generation speed (tok/s)
- Memory usage
- Output quality
- Forward pass 稳定性

步骤 5: 验证输出

# Python 验证（类似 26B）
# 确认输出 tokens 有效

新的推荐策略

立即行动（今天）

✅ 测试 31B 4-bit（Dense，直接可用）
✅ 对比 31B vs 26B 性能
✅ 验证是否真的更强

当前最优（继续）

✅ 26B 4-bit（最快、最小、已验证）
✅ 适合 M3 Max (48GB)

未来升级（可选）

26B 8-bit（最高精度，需要 64GB+）
31B 4-bit（如果测试证明更强）

学习研究（可选）

26B-A4B MoE（需要 3-5天实现 MoE）

优先级（重新排序）

基于新发现

1. 31B 4-bit ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
   - Dense 结构，直接可用
   - 更大模型容量
   - 立即测试
   
2. 26B 4-bit (当前) ⭐⭐⭐⭐⭐
   - 最快、最小、已验证
   - 当前最优
   
3. 26B 8-bit ⭐⭐⭐⭐⭐
   - 最高精度
   - 需要 64GB+
   
4. 26B-A4B MoE ⭐⭐⭐
   - 需要 MoE 实现
   - 仅用于学习

关键结论

31B 实际意义大幅提升
- 从 ⭐⭐⭐⭐ (需要 MoE) → ⭐⭐⭐⭐⭐ (直接可用)
- Dense 结构，无需额外开发
31B 可以立即测试
- 工作量从 5-8天 → 1-2小时
- 可复用 26B 测试框架
31B vs 26B 对比有意义
- 两者都是 Dense 结构
- 可以公平对比性能
建议立即测试 31B
- 验证是否真的更强
- 可能替代 26B 作为主力模型

下一步行动

立即可行

✅ 测试 31B 4-bit forward pass
✅ 对比 31B vs 26B token generation
✅ 验证内存和推理速度
✅ Python 验证输出质量

如果测试成功

✅ 31B 可能成为新主力（更大容量）
✅ 26B 继续用于快速推理
✅ 根据实际性能决定使用哪个

如果测试失败

⚠️ 检查 scales/hidden_size 配置
⚠️ 验证 group_size=64 格式
⚠️ 可能需要小调整

发现: 31B 是 Dense 模型 ✅
意义: 实际意义大幅提升 ⭐⭐⭐⭐⭐
工作量: 1-2小时（不是 5-8天）
推荐: 立即测试验证
预期: 31B 可能更强（更大容量，更深层数）

5.3 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape