Bench de caché KV de Qwen 3.6-35B-A3B: f16 vs q8_0 vs Turbo3 vs Turbo4 en M5 Max hasta 1M de contexto

Un usuario de Reddit realizó un barrido de profundidad en Qwen 3.6-35B-A3B Q8 usando el fork TurboQuant Metal de llama.cpp de TheTom (GitHub: TheTom/llama-cpp-turboquant, rama feature/turboquant-kv-cache) en una MacBook Pro M5 Max con 128 GB de memoria unificada. Probaron cuatro tipos de caché KV: f16, q8_0, turbo3 (3 bits) y turbo4 (4 bits), K y V simétricos, con flash-attn activado y mlock activado, desde 0 hasta 1M tokens de contexto.
Hardware y compilación
M5 Max, 128 GB de memoria unificada. Compilado con cmake -B build -DGGML_METAL=ON. Usaron llama-bench, 3 repeticiones por celda, flash-attn activado, mlock activado. 8 horas de tiempo real durante la noche.
Rendimiento de generación (tok/s)
| Profundidad | f16 | q8_0 | turbo3 | turbo4 |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 89.4 | 87.4 | 79.5 | 79.7 |
| 8K | 84.2 | 79.2 | 72.2 | 71.2 |
| 32K | 72.6 | 67.8 | 61.5 | 61.8 |
| 128K | 44.4 | 40.7 | 36.0 | 37.7 |
| 256K | OOM | 26.6 | 22.9 | 25.5 |
| 512K | OOM | OOM | 13.3 | 16.0 |
| 1M | OOM | OOM | 6.5 | OOM |
Rendimiento de procesamiento de prompt (tok/s)
| Profundidad | f16 | q8_0 | turbo3 | turbo4 |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 2962 | 2948 | 2904 | 2854 |
| 8K | 2098 | 1623 | 1653 | 1439 |
| 32K | 1063 | 802 | 784 | 678 |
| 128K | 321 | 245 | 253 | 206 |
| 256K | OOM | 124 | 128 | 101 |
| 512K | OOM | OOM | 66 | 56 |
| 1M | OOM | OOM | 30 | OOM |
Conclusiones clave
- A profundidad 0, f16 lidera por poco en prefill; turbo3 es ~10% más lento en decodificación.
- A 128K, el prefill de turbo3 (253 tok/s) iguala a q8_0 (245 tok/s) — el caché más pequeño reduce la presión del ancho de banda.
- A 256K, turbo3 gana en prefill +27% sobre turbo4 (128 vs 101), pero turbo4 gana en decodificación +11% (25.5 vs 22.9). A 512K, la brecha de decodificación se amplía a +20% (turbo4 16.0 vs turbo3 13.3).
- turbo3 es el único tipo de caché que cabe en contexto de 1M (6.5 tok/s de decodificación). Memoria a 1M: ~89 GB (37 GB de pesos, ~52 GB de caché KV).
Recomendaciones según la carga de trabajo
- Agentes de codificación (contexto profundo, muchos tokens generados): turbo4
- RAG / QA por lotes (prefill pesado, respuestas cortas): turbo3
- Contexto de 1M: solo turbo3
- Interactivo corto (<32K): f16 si cabe, si no q8_0
Advertencias
Esto es un solo M5 Max. Los puntos de cruce probablemente cambien con el ancho de banda de memoria y los núcleos de GPU. Solo se probó K/V simétrico. Combinaciones asimétricas (por ejemplo, -ctk q8_0 -ctv turbo4) no se evaluaron. El fork de TheTom es de nivel de investigación, no está integrado en la rama principal de llama.cpp.
📖 Lee la fuente completa: r/LocalLLaMA
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