Semantic Echo · 工程师评估版

变化看得见 · 稳定度可验证 · 量化已测 · 评分成体系

主战 Qwen2.5-1.5B(fp16 / 4bit)· 裁判 Qwen2.5-7B · 全部同种子 42 AB 对照 · 原始 JSON/CSV 公开
5/5五基准评分体系(每代可判定)
0.005P4 最低重复率(无坍缩)
<4MB显存增量(P3 打分表 3.6MB)
100/1007B 四层压测成功率 · 泄漏 0
<0.1量化 Q2–Q4 对熵影响(可省显存)
0.67%API logprobs 与本地输出熵差

一、挂载前后:直观变化

同模型、同种子、同提示词,唯一变量 = 是否挂载引擎。下面条形 = 相对裸模型的提升。

1.1 LLM-Judge(AI vs 真人盲评 win_rate)

裸模型0.1833
P2.5 潮汐回响混合 v4.2(含 AI 腔抑制)0.3500 · +91%
P2.5 v8 + 人设(N5)0.5167 · 反超 3B
P3 锚点 + P2.5 人设0.4167 · +56.25%
P3+P4 双通道(另一口径裸 0.2167)0.2667 · +23%

1.2 HeartBench(中文人味儿 overall / 100)

35.90
P3 锚点43.69 · +21.7%
P2.5 潮汐(同基准)28.82 · -9.4%(适用边界)

1.3 TuringBench 人似度(0–1,越高越像人)

0.2333
P3 锚点0.7000 · +200%

二、生成质量:熵 / 重复率 / 情感命中率

语义熵(多样性)

不退化是底线

P1(0.5B λ=0.5):+17.9%;P3 参数扫描后 1.0995×裸;P4/P5 熵 1.545~2.034(健康区间 >0.6)。
判定线:熵 ≥ 裸 × 0.95,否则判"退化"。

重复率(坍缩探针)

无坍缩是承诺

裸 0.13 → P3 0.0787 → P4 0.005 → P5 ≤0.019;P2.5 乘性重加权重复率 0
判定线:重复率 − 裸 ≤ +0.05 且 <0.3。

情感命中率

方向有没有到

P3 +3.0pp(0.0979→0.1279);P1 E9 命中 0.40;P4 0.154;P5 0.141。
判定线:≥ 裸 即正增益。

在线防坍缩兜底(全家族):每句监测最近 40 token —— 重复率 > 0.6 或熵 < 0.6 → 注入强度 ×0.5 重试;连续 3 次 → 强度 = 0(退化为纯裸采样,保证不掉线)。P4 另有:past_key_values 不暴露 → 自动降级纯采样

三、评分系统:五基准 × 判定线

每个基准有明确指标与硬判定线,可逐项打勾 —— 工程师可直接用这套体系验收。
基准指标判定线实测(P3 锚点 / P2.5 潮汐)判定
LLM-Judgewin_rate(60 配对盲评)≥ 裸×1.25P3 单模式 +12.5%(未过);+人设 +56.25%(过);P2.5 混合 +91%(过)P2.5 ✓ / P3+人设 ✓
HeartBenchoverall(0–100)正提升P3:35.90 → 43.69(+21.7%)
TuringBenchhuman_likeness正提升P3:0.2333 → 0.7000(+200%)
EmoCharacterfidelity / 一致性识别fidelity ≥ 裸−5%P2.5 一致性 0.6→0.8(+33%);P3 fidelity 不劣化、识别率受模板天花板P2.5 ✓ / P3 △
HEART-BENCH共情 / 一致性 / 决策率不退化 + 决策率 100%P3 一致性 +8.3%、共情 -5.26%(边缘)、决策率 100%✓(边缘)
工程指标熵 / 重复 / 命中 / 显存 / 延迟熵≥裸×0.95、重复≤裸+0.05P3 熵 1.0995×、重复 -0.055、延迟 -0.7%

四、稳定度:可复现 · 有方差说明 · 有兜底

同种子可复现

种子 42 全家族统一

所有对照同种子、同提示词、同温度,唯一变量 = 引擎开关;CODA 全因子 164/164 一致;P2.5 20 样本与 30 样本结论一致(非运气)。

多种子方差(诚实披露)

绝对胜率对种子敏感

模式种子 42种子 200结论
锚点 P3 win_rate0.23330.1167差 1.6 倍 → 需多种子平均

工程建议:正式验收用 3~5 种子取平均,单种子只作方向参考。

压测

7B 四层全开

100/100 成功、峰值显存 6378MB(<14GB)、泄漏 +0MB、延迟 14.38s/轮 → 可产品化;长上下文 2048 前 256 token 正常、512+ 坍缩(已知边界,λ 需随步数衰减)。

裁判稳定性

重评标准差 0.0

7B 裁判 5 次重评标准差 0.0(稳定);但风格偏好存在(偏爱"心理建议式"回复)——双裁判(本地 7B + 云 pro)交叉验证方向一致,非单一裁判偏差。

五、量化测试:fp16 / 4bit / 精度扫描

4bit 量化可大幅省显存,代价已量化清楚 —— 直接看表。
模型fp16 熵提升4bit 熵提升4bit 判定
Qwen2.5-0.5B+27%-2%回响偏强(λ 需 ×0.75)
Qwen2.5-1.5B+42%+28%有效
Qwen2.5-3B+45%+43%有效
Qwen2.5-7B+45%最稳定(重复 0.029)
Qwen3-1.7B-66%-73%坍缩 → 架构族因子 0.3 修复
Qwen3-4B+51%+56%有效(因子 0.6 后重复 0.06)
精度扫描结论(CODA 全因子):量化精度 Q2–Q4 对熵影响 <0.1,Q2 可安全省显存;4bit 会放大注入敏感度,适配因子 4bit × 0.75API 量化验证:logprobs 候选受限注入 vs 本地全词表 —— 熵差 0.67%、命中零损失、输出逐字一致(P3 三级降级 ② 级)。 显存账:P1 投影矩阵 933MB → P3 打分表 3.6MB(降 3 个量级)→ P4/P5 ≈0。

六、快速选型:什么场景用什么

你的约束推荐方案一句话理由
要最高盲评胜率(本地,Qwen2.5 系)P2.5 潮汐回响混合 v4.2LLM-Judge +91%、重复率 0、AI 腔抑制内置
要工程最稳、显存最小、可上闭源 APIP3 锚点回响3.6MB、零 hook、三级降级、五基准覆盖最全
要全场最高 win_rate(融合)P3 + P4 双通道0.2667 全场最高,既"看得见"又"说得出"
要第五空间 / 注意力级增强P4 KV 情感共振KV 调制,softmax 天然有界
要多模型即插即用不调参P1.5 通用兼容层19 配置自动适配,未注册兜底 ≥ 已注册
要一体化全合成(战略级)P5 超融合 UFDP1×P2×P3×P4 机制级融合,无坍缩
数据可信度:全部数字来自各方案实验报告原始 JSON/CSV(E1–E13、19 配置、M1–M6、批次 0–6、KV/UFD),同种子可复现,未编造。
仓库:github.com/091635Aa | 作者:邓同学(DYPUBG2025@QQ.COM)