Bench du cache KV Qwen 3.6-35B-A3B : f16 vs q8_0 vs Turbo3 vs Turbo4 sur M5 Max jusqu'à 1M de contexte

Un utilisateur de Reddit a effectué un balayage de profondeur sur Qwen 3.6-35B-A3B Q8 en utilisant le fork TurboQuant Metal de TheTom de llama.cpp (GitHub: TheTom/llama-cpp-turboquant, branche feature/turboquant-kv-cache) sur un MacBook Pro M5 Max avec 128 Go de mémoire unifiée. Ils ont testé quatre types de cache KV : f16, q8_0, turbo3 (3 bits) et turbo4 (4 bits), K et V symétriques, avec flash-attn activé et mlock activé, de 0 à 1M de tokens de contexte.
Matériel et compilation
M5 Max, 128 Go de mémoire unifiée. Compilé avec cmake -B build -DGGML_METAL=ON. Utilisation de llama-bench, 3 répétitions par cellule, flash-attn activé, mlock activé. 8 heures de temps réel pendant la nuit.
Débit de génération (tok/s)
| Profondeur | 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 |
Débit de traitement des prompts (tok/s)
| Profondeur | 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 |
Principaux enseignements
- À profondeur 0, f16 mène de justesse sur le préremplissage ; turbo3 est ~10% plus lent en décodage.
- À 128K, le préremplissage de turbo3 (253 tok/s) égalise q8_0 (245 tok/s) — un cache plus petit réduit la pression sur la bande passante.
- À 256K, turbo3 gagne le préremplissage de +27% par rapport à turbo4 (128 contre 101), mais turbo4 gagne le décodage de +11% (25,5 contre 22,9). À 512K, l'écart en décodage s'élargit à +20% (turbo4 16,0 contre turbo3 13,3).
- turbo3 est le seul type de cache qui tient dans 1M de contexte (6,5 tok/s en décodage). Mémoire à 1M : ~89 Go (37 Go de poids, ~52 Go de cache KV).
Recommandations selon la charge de travail
- Agents de codage (contexte profond, nombreux tokens générés) : turbo4
- RAG / QA par lots (préremplissage lourd, réponses courtes) : turbo3
- Contexte de 1M : turbo3 uniquement
- Interactif court (<32K) : f16 si ça tient, sinon q8_0
Limitations
Ceci est un seul M5 Max. Les points de croisement changent probablement avec la mémoire et les cœurs GPU. Seul K/V symétrique a été testé. Les combinaisons asymétriques (par ex., -ctk q8_0 -ctv turbo4) n'ont pas été évaluées. Le fork de TheTom est de niveau recherche, pas encore intégré dans llama.cpp principal.
📖 Lire la source complète : r/LocalLLaMA
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