之前写了在 Fedora 44 上编译支持 CUDA 的 llama.cpp 的过程，这次记录一下用编译好的二进制运行 Qwen 3.5 9B 模型的完整经历，包括踩坑和性能测试结果。

硬件与模型

模型是 Qwen 3.5 系列的 9B 参数编码变体，IQ4_XS 量化后体积约 5.2GB。Qwen 3.5 是混合架构，同时使用 Transformer 注意力机制和 Mamba 状态空间模型（SSM），其中只有部分层（第 3、7、11、15、19、23、27、31 层）使用完整注意力，其余为 Mamba 层。这种设计使得 KV cache 占用比纯 Transformer 模型小得多。

编译产物在 /home/insidentally/Documents/shell/llama-cpp/bin/，模型文件在 /home/insidentally/Documents/shell/llama-cpp/model/。

启动服务

最基础的启动命令：

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cd /home/insidentally/Documents/shell/llama-cpp/bin
export LD_LIBRARY_PATH="$(pwd):/usr/local/lib/ollama/cuda_v13:$LD_LIBRARY_PATH"

./llama-server \
  -m /home/insidentally/Documents/shell/llama-cpp/model/Qwopus3.5-9B-coder-Exp-IQ4_XS.gguf \
  -ngl 99 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8080 \
  -c 4096 \
  --flash-attn on

踩坑 1：CUDA runtime 找不到

编译好的 llama-server 依赖 libcudart.so.13，但系统没有独立安装 CUDA Toolkit。本机的 CUDA 库来自 Ollama 自带的版本，位于 /usr/local/lib/ollama/cuda_v13/。需要在 LD_LIBRARY_PATH 中显式加入这个路径。

踩坑 2：--flash-attn 参数格式变了

早版本 llama.cpp 中 --flash-attn 是一个布尔开关，不带参数。当前版本（b9161）要求显式指定 on、off 或 auto：

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# 旧写法，会报错
--flash-attn

# 新写法
--flash-attn on

上下文长度的权衡

模型原生支持的上下文长度为 262144（262K），但 8GB 显存是硬约束。我测试了几种配置：

64K 上下文加上 mmproj 视觉模型会超出显存。最终选择了方案 B：64K 上下文，不加载视觉模型。

对于混合架构的 Qwen 3.5 来说，Mamba 层的内存占用是 O(1) 的（固定大小状态），只有注意力层的 KV cache 随上下文长度线性增长。这使得 64K 上下文在 8GB 显存上成为可能。纯 Transformer 的 9B 模型在这个显存下大概只能跑到 8K-16K。

性能测试

用 OpenAI 兼容 API 进行测试：

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curl -s http://localhost:8080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.5-9b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好，请用中文简单介绍一下你自己，50字以内。"}],
    "max_tokens": 500,
    "temperature": 0.7
  }'

结果：

46 tokens/s 的生成速度在笔记本 GPU 上算是不错的表现，日常对话基本感觉不到延迟。

注意事项

Qwen 3.5 默认开启思考模式（thinking mode），模型会先在 reasoning_content 字段输出推理过程，再在 content 字段输出正式回复。如果 max_tokens 设得太小，可能所有 token 都花在思考上，导致实际回复为空。建议至少设 300-500。

服务管理

启动后可以通过以下方式使用：

• 聊天页面：http://localhost:8080（默认自带 WebUI，如果你 llama.cpp 没有编译 WebUI 则无法访问）
• OpenAI 兼容 API：http://localhost:8080/v1/chat/completions
• 健康检查：http://localhost:8080/health

后台运行可以用 nohup 或 systemd user service。

总结

在 8GB 显存的笔记本上运行 9B 参数的混合架构模型，体验比预期好。IQ4_XS 量化在体积和质量之间取得了不错的平衡，混合架构的内存效率让 64K 上下文成为可能。主要限制是视觉模型和大上下文不能同时启用，以及量化级别不宜再低（否则质量下降明显）。

如果需要视觉能力，可以切换回 4K 上下文 + mmproj 的配置。两种方案各有取舍，根据实际需求选择即可。