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English(EN) Qwen3.6 27B more dumb in vLLM compared to llama.cpp

用户报告 Qwen3.6-27B 在 vLLM 中遇到困难，创建自定义解析器

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位用户在使用 vLLM 运行 Qwen3.6-27B 模型时，与 llama.cpp 相比，遇到了显著的性能下降和功能问题。尽管拥有充足的 VRAM 并尝试了各种模型版本和配置，用户还是遇到了模型“被阉割”、频繁出现工具错误以及卡死等问题。用户最终不得不创建一个自定义 Python 解析器来拦截和管理模型的错误，并指出常见的语法和括号相关问题。 AI

影响 强调了在不同推理框架上部署大型语言模型时可能出现的兼容性和性能问题。

排序理由 用户报告特定模型和推理引擎的性能问题及解决方法。

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用户报告 Qwen3.6-27B 在 vLLM 中遇到困难，创建自定义解析器

报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/DanielusGamer26 ·

    Qwen3.6 27B more dumb in vLLM compared to llama.cpp

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Hello, I recently bought a new RTX 5060Ti to pair with the RTX 5060Ti I already own, now I have 32GB of VRAM.</p> <p>Up until now for convenience I've used llama.cpp, for goodness' sake it works excellently when only 1 user is using it, but now t…

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