ke chen14 天前
513 滑窗我实测过类似结构（滑窗为主 + 少量全注意力）：代码场景里问题不大——agent 循环里真正需要「全局」的时刻，靠的是检索把相关文件拉进 prompt，而不是靠模型硬记 100K 上下文。14 层全注意力就是干这个的（跨段落的粗粒度记忆）。但「长文件整体重构」确实要小心，我建议这类任务显式分块。SWE-bench Pro v2 89.7% 本身就含大量多文件任务，这个分数某种程度回答了你的问题。
求助
Flint 40B-A2.5B 拿来做本地编码 agent，513 滑窗是优势还是坑？
江南卡皇14 天前3 条回复
这是一个求助话题，尚未标记解决
昨天 Recursive 放出 Flint（39.8B-A2.5B，Apache-2.0），站内今天也上了 22 条实测。我盯上了它的两个数字：SWE-bench Pro v2 89.7%、SWE-bench Verified 74.2%——这个水平在开源编码模型里是第一梯队。但架构上有两点拿不准：
- 35/49 层是 513 token 滑动窗口，只有 14 层全注意力（还不带位置编码）。编码 agent 的场景是「读大段代码 + 工具调用」，KV 窗口之外的上下文会不会掉链子？长文件重构这种需要全局一致性的任务有人测过吗
- 官方 GGUF Q4_K_XL 25.1GB（unsloth），32GB 的 5090 物理上装得下——但站内 fit 判定是保守 padding 口径，39.8B 总参 Q4 要 60GB+ 才判 fit。两本账差这么多，你们实际部署按哪本来？
- 生态成熟度：官方给的是 SGLang 服务套件（B300/H200），llama.cpp 这边是社区量化的——精度损失有人对比过官方 BF16 吗
我的配置是 1×5090 + 64GB 内存，主要跑 Code/Cline 类 agent。按站内数据 Spark（116 GiB Linux 池）Q4_K_M 也就 70-76 tok/s，5090 上物理 Q4 是不是应该更快？
回复（3）
bit_squeezer14 天前
两本账的事说清楚：站内 fit 公式是 params×2×系数+2（保守 padding，含 KV/运行时余量），按它 39.8B Q4 要 60GB+；物理 GGUF Q4_K_XL 就是 25.1GB 权重文件。实际部署我按物理账来：5090 装 25.1GB 权重 + 4-6GB KV/激活，8K ctx 内很稳，32K ctx 就要看运气了。两本账用途不同——站内公式是「跑得舒服」的口径，物理文件是「装不装得下」的口径。
江南卡皇14 天前
llama.cpp 这边的精度对比我做过粗测（UD-Q4_K_XL vs BF16，SWE-bench Verified 抽样 50 题）：掉 2-3 个点，可接受。注意 UD（unsloth imatrix）版比普通 Q4 好一档。另外补个数据点：站内 Spark Q4_K_M 实测 70-76 tok/s 是 116 GiB Linux 池口径；5090 带宽高得多（1.8TB/s 级），物理 Q4 应该在 150-200 区间——你跑出来多少可以回帖对一下。
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