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title: Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Sonnet-DistilledV2-MTP-GGUF
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  - text-generation
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  - Qwen/Qwen3.6-27B
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library_name:
  - gguf
  - pytorch
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  - Pytorch
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  - zh
  - en
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stars: 7
tags:
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  - quantized
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# Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Sonnet-DistilledV2-MTP-GGUF

> Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Sonnet-DistilledV2-MTP-GGUF - Brian6145 在 ModelScope 开源的模型。Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Sonnet-DistilledV2-MTP-GGUF

Brian6145/Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Sonnet-DistilledV2-MTP-GGUF 是 ModelScope 魔搭社区上的text-generation模型，采用 Apache License 2.0 许可，基于 Qwen/Qwen3.6-27B 构建。

- **Repository**: Brian6145/Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Sonnet-DistilledV2-MTP-GGUF
- **License**: Apache License 2.0
- **Tasks**: text-generation
- **Base model**: Qwen/Qwen3.6-27B
- **Tags**: gguf, llama.cpp, qwen, mtp, speculative-decoding, quantized
- **Downloads**: 1218
- **Stars**: 7
- **Last updated**: 2026-05-23

Source: https://www.modelscope.cn/models/Brian6145/Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Sonnet-DistilledV2-MTP-GGUF

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# Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Sonnet-DistilledV2-MTP-GGUF

这是本地蒸馏模型 `Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Sonnet-DistilledV2-MTP` 的 GGUF 量化发布版本，重点是：

- 保留了 Claude Opus / Sonnet 蒸馏后的回答风格与组织方式
- 保留了 Qwen3.5/3.6 的 MTP 相关张量和 metadata
- 已在支持 MTP 的 `llama.cpp` 上验证可用
- 已验证 `--spec-type draft-mtp` 可以直接正常打开
- 提供 `Q2_K / Q4_K_M / Q6_K / Q8_0` 四个量化档位

## 1. 这份 GGUF 的特别之处

这不是“普通 GGUF 自动支持 MTP”，而是：

1. HF 源模型本身带有 `mtp.*` 权重
2. 使用支持 Qwen3.5/3.6 MTP 导出的新版 `llama.cpp` 转换链路导出 BF16 GGUF
3. BF16 GGUF 中已包含正确的 MTP metadata
4. 再基于 BF16 GGUF 继续量化出 `Q2_K / Q4_K_M / Q6_K / Q8_0`

核心验证点：

- `qwen35.block_count = 65`
- `qwen35.nextn_predict_layers = 1`

## 2. 文件列表

| 文件 | 大小 | 说明 |
|---|---:|---|
| `Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Sonnet-DistilledV2-MTP-Q2_K.gguf` | 10.12 GB | 最激进压缩，速度最好，质量损失最大 |
| `Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Sonnet-DistilledV2-MTP-Q4_K_M.gguf` | 15.66 GB | 最均衡，推荐默认下载 |
| `Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Sonnet-DistilledV2-MTP-Q6_K.gguf` | 20.89 GB | 更偏质量，速度仍可接受 |
| `Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Sonnet-DistilledV2-MTP-Q8_0.gguf` | 27.05 GB | 接近高精度，带宽压力更大 |

## 3. 兼容性

已验证：

- Windows CUDA 版 `llama.cpp`
- GPU: NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 96 GB
- `llama-cli`
- `--spec-type draft-mtp`
- `--spec-draft-n-max 2`
- `-ngl 999`

注意：需要使用包含 Qwen3.5/3.6 MTP 支持的新版 `llama.cpp`。旧版转换器导出的 GGUF 会缺失关键 metadata，导致 `failed to create MTP context`。

## 4. 推荐档位

- `Q4_K_M`: 默认推荐，速度/质量最均衡
- `Q6_K`: 更看重质量时推荐
- `Q2_K`: 显存或磁盘最紧张时使用
- `Q8_0`: 追求更高保真时使用，但未必更快

## 5. GPU + MTP2 实测

测试环境：

- GPU: RTX PRO 6000 Blackwell 96 GB
- 后端: CUDA
- 参数: `-ngl 999 --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 2 --spec-draft-ngl 999`
- 逻辑题：三人真假话推理题，`n=160`
- `5.2` 是短上下文 benchmark
- `5.3` 是长上下文 benchmark

### 5.1 历史参考

| 量化 | Prompt | Generation | Draft acceptance |
|---|---:|---:|---:|
| Q4_K_M + non-MTP | 796.22 tok/s | 69.98 tok/s | - |
| Q4_K_M + MTP2 | 240.55 tok/s | 114.78 tok/s | 80.33% |
| Q4_K_M + MTP3 | 390.77 tok/s | 117.16 tok/s | 69.48% |

### 5.2 本次量化对比

| 量化 | Prompt | Generation | Draft acceptance | 备注 |
|---|---:|---:|---:|---|
| Q2_K + MTP2 | 439.73 tok/s | 118.01 tok/s | 68.66% | 速度最快，但压缩最激进 |
| Q4_K_M + MTP2 | 240.55 tok/s | 114.78 tok/s | 80.33% | 默认推荐 |
| Q6_K + MTP2 | 503.87 tok/s | 99.85 tok/s | 78.86% | 更偏质量 |
| Q8_0 + MTP2 | 421.04 tok/s | 78.86 tok/s | 69.17% | 体积最大，速度受带宽影响 |

### 5.3 长上下文补充

长上下文补充测试同样使用 `GPU + MTP2`，但 prompt 改成了长文档检索任务：

- `ctx8k` 档实际 prompt 长度约 `6616 tokens`
- `ctx32k` 档实际 prompt 长度约 `26738 tokens`
- 为了减少回答内容差异的影响，generation 设为短回复，模型通常在 `17-23 tokens` 内提前遇到 `EOS`
- 下表数据以原始 `llama.cpp` timing log 为准

| 档位 | 量化 | Prompt tokens | Prompt tok/s | Generation tokens | Generation tok/s | Draft acceptance |
|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|
| ctx8k | Q2_K | 6616 | 1304.11 | 16 | 104.41 | 83.33% |
| ctx8k | Q4_K_M | 6616 | 2798.63 | 21 | 31.73 | 60.00% |
| ctx8k | Q6_K | 6616 | 2415.74 | 21 | 69.48 | 60.00% |
| ctx8k | Q8_0 | 6616 | 2143.06 | 21 | 63.78 | 60.00% |
| ctx32k | Q2_K | 26738 | 2450.46 | 17 | 71.41 | 78.57% |
| ctx32k | Q4_K_M | 26738 | 2846.65 | 23 | 87.42 | 83.33% |
| ctx32k | Q6_K | 26738 | 2620.59 | 17 | 81.02 | 71.43% |
| ctx32k | Q8_0 | 26738 | 3120.27 | 17 | 71.19 | 71.43% |

长上下文观察：

- 这组长上下文里，`Q4_K_M` 仍然是最均衡档位
- `Q6_K` 在 `ctx32k` 下 generation 仍保持在 `81 tok/s`，更适合质量优先场景
- `Q8_0` 在 `ctx32k` 下 prompt 吞吐不差，但 generation 仍未明显拉开和 `Q6_K` 的差距
- `Q2_K` 在长上下文下仍然可用，但更适合极限压缩，不建议作为默认发布档位

结论：

- 在这台 Blackwell 工作站卡上，`Q4_K_M` 是最均衡档位
- `Q2_K` 的 generation 速度最高，但接受率和保真度更激进
- `Q6_K` 的接受率表现更稳，适合作为更高质量档
- `Q8_0` 不一定更快，说明该场景下已明显受显存带宽约束

### 5.4 与本地原版 `qwen3.6-27b` 的效率对比

为了更直观体现这个发布版的卖点，又补了一组和本地 `1234` 端口原版 `qwen3.6-27b` 的同机对比。这个对比不强调学术 benchmark，而是回答一个更实际的问题：作为可直接发布和本地部署的 GGUF 版本，它能不能在保持正确性的同时，把响应效率做得更好。

- 对比对象：`http://127.0.0.1:1234/v1/chat/completions` 上的 `qwen3.6-27b`
- 发布版代表档：`Q4_K_M + MTP2`
- 对比题目：`4` 道偏客观题，包含逻辑题、`sqrt(2)` 证明、文学常识和长上下文检索
- 口径说明：下图中 GGUF 端延迟包含 `llama-cli` 冷启动，因此这个结论对本发布版是偏保守的

关键数字：

- 平均总耗时：发布版 `10.09s`，原版 `10.93s`
- 正确性：发布版 `4/4`，原版 `3/4`
- 原版思考推理链条过长：`4` 题累计输出了 `9002` 个 `reasoning_content` 字符
- 发布版实测速率：平均 prompt `1035.1 tok/s`，平均 generation `118.1 tok/s`

![发布版与原版效率对比](release_vs_original_efficiency_zh.png)

观察：

- 在这组题里，发布版平均总耗时更低，而且这个结果还是在把 GGUF 冷启动算进去的情况下得到的
- 原版的问题不是不会答，而是思考推理链条太长，单位 token 输出效率不高
- 原版在 `sqrt(2)` 证明题上把更多预算消耗在隐藏推理里，在设定输出上限内没有稳定给出完整最终答案
- 发布版采用更直接的回答路径，因此更符合“本地高效率部署”的核心卖点
- 除了效率，这个发布版还能在 `llama.cpp` 里直接正常打开 `MTP`，这本身也是一个重要卖点
- 如果后续改成常驻服务方式部署，而不是每题重新启动一次 `llama-cli`，发布版延迟通常还会进一步下降

结论：

- 在这台机器上，发布版并不是单纯依靠“牺牲正确性”换速度
- 它在这组对比题里同时拿到了更好的正确性和更好的平均响应效率
- 相比原版更长的思考推理链条，这个发布版的单位 token 输出效率更高
- 对于 Hugging Face 页面展示来说，这一组对比可以直接用来突出“可开 MTP、高效率、本地可部署、正确性不回退”这四个卖点

## 6. 质量验证

已做两类验证：

1. 可加载性验证
   - `Q2_K / Q4_K_M / Q6_K / Q8_0` 均通过 `GGUF` 文件头检查
   - 四个量化档位均可在 GPU 上用 `draft-mtp` 正常加载
2. 同题逻辑验证
   - `Q2_K / Q4_K_M / Q6_K / Q8_0` 都能沿同一道真假话逻辑题给出一致推理方向
   - 结果稳定指向：
     - A 在说谎
     - B 说真话
     - C 在说谎

质量接受度判断：

| 量化 | 质量结论 | 建议 |
|---|---|---|
| `Q2_K` | 可用，但压缩最激进，质量损失最明显 | 只建议极限压缩场景 |
| `Q4_K_M` | 质量与速度最均衡 | 默认推荐上传后主推 |
| `Q6_K` | 质量更稳，适合更看重保真的场景 | 推荐作为高质量档 |
| `Q8_0` | 质量没有问题，但速度未必优于 `Q6_K` | 推荐给高保真实验用户 |

补充说明：

- 在当前 PowerShell + CLI 环境里，直接把中文 prompt 作为命令行参数传入，偶发会出现编码噪声
- 因此本仓库的“质量对照”主要采用英文逻辑题做统一基准
- 实际中文使用建议通过 UTF-8 文件输入、API 调用或你自己的推理服务侧验证

## 7. `llama.cpp` 用法

### 7.1 普通推理

```bash
./llama-cli \
  -m Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Sonnet-DistilledV2-MTP-Q4_K_M.gguf \
  -ngl 999 \
  -c 8192 \
  -p "请用中文介绍一下你自己。"
```

### 7.2 开启 MTP

```bash
./llama-cli \
  -m Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Sonnet-DistilledV2-MTP-Q4_K_M.gguf \
  -ngl 999 \
  -c 8192 \
  --spec-type draft-mtp \
  --spec-draft-n-max 2 \
  --spec-draft-ngl 999 \
  -p "请解释一下 MTP 是怎么工作的。"
```

### 7.3 推荐参数

短回复：

```bash
-c 4096 --temp 0 --top-k 1 --spec-draft-n-max 2
```

长推理：

```bash
-c 8192 --temp 0 --top-k 1 --spec-draft-n-max 2
```

`MTP3` 在部分长输出场景也能继续提速，但接受率会下降，推荐你先从 `MTP2` 开始。

## 8. 已知限制

- 需要新版 `llama.cpp`
- 旧版转换器导出的 BF16/Q4 会缺失 Qwen3.5/3.6 的关键 MTP metadata
- 某些 Windows 命令行环境下直接传中文 prompt 可能出现编码问题
- `Q8_0` 不保证比 `Q6_K` 更快，尤其在带宽受限显卡上

## 9. 推荐结论

如果你只想下载一个文件：

- 首选 `Q4_K_M`

如果你更看重质量：

- 选 `Q6_K`

如果你更看重极限压缩：

- 选 `Q2_K`

如果你做高保真实验：

- 选 `Q8_0`