Qwen3.8-Flash-Next

Die Zahlen auf einen Blick

llama.cpp-Serverlog · 346 von 459 Antworten ab 200 Tokens · Lauf vom 03./04.09.2026, 13 h 35 min. Der Server lief 844,3 Minuten am Stück. Von der ersten Aufgabe bis zum Ende der letzten sind es 837,0 Minuten; darin liegt eine Leerlaufpause von 21,9 Minuten. Das Arbeitsfenster sind also 815 Minuten. Die reine Rechenzeit auf der GPU beträgt 798,8 Minuten. · Rohprotokoll

Ergebnisse

Prefill über Kontexttiefe

Ein Spitzenwert bei kurzem Kontext sagt wenig darüber, wie sich ein Modell nach Stunden anfühlt.

Kontexttiefe in tausend Token · Momentanrate innerhalb eines einzigen durchgehenden Prefills: Aufgabe 185882 dieses Laufs verarbeitete 69 985 Token am Stück. llama.cpp meldet dabei alle 2 048 Token einen Zwischenstand; die Rate ist der Quotient aus Token und Zeit zwischen zwei aufeinanderfolgenden Ständen. 32 Schritte bleiben übrig, Werte unter 1 500 Token sind augeschlossen. Von 2 048 auf 68 827 Token fällt die Rate um den Faktor 1,58. Jeder Punkt ist aus dem verlinkten Serverprotokoll nachvollziehbar.

llama.cpp Startparameter

Kontext

131.072

KV-Cache

q8_0 / q8_0

Micro-Batch

512

Spekulativ

MTP, Shared-Q8_0, n-max 2

Build

—

llama-server ^
  -m Qwen3.8-Flash-Next-UD-Q4_K_XL-00001-of-00004.gguf ^
  -md mtp-Qwen3.8-Flash-Next-shared-Q8_0.gguf ^
  --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 2 ^
  --mmproj mmproj-F16.gguf --alias qwen3.8-flash-next ^
  --host 127.0.0.1 --port 8099 --device Vulkan0 --gpu-layers all ^
  --n-cpu-moe 0 --fit off -fa on --load-mode mmap --lazy-mode on ^
  --ctx-size 131072 --parallel 1 --kv-unified ^
  -ctk q8_0 -ctv q8_0 -b 2048 -ub 512 ^
  --ctx-checkpoints 4 --checkpoint-min-step 4096 --jinja ^
  --reasoning on --reasoning-format deepseek ^
  --reasoning-effort xhigh --reasoning-budget 12000 ^
  --temp 1.0 --top-p 0.95 --top-k 20 --min-p 0.0 ^
  --presence-penalty 0.0 --repeat-penalty 1.0

Einordnung

Was schiefging

• Im Ladebildschirm steht „Featherstorm wordt geladen“ — Niederländisch statt Deutsch. Genau eine Stelle im ganzen Spiel; der Rest ist durchgehend deutsch.
• Das Spiel rendert auf ein 1280×720-Canvas. Auf einem 390 Pixel breiten Telefon wird es auf 390×219 herunterskaliert — spielbar, aber die Zielscheiben sind klein.
• Der Lauf brauchte drei Sitzungen (20, 376 und 419 Minuten). Zwischen den Sitzungen ging der Kontext verloren und musste neu aufgebaut werden.

llama.cpp-Serverlog · 346 von 459 Antworten ab 200 Tokens · Lauf vom 03./04.09.2026, 13 h 35 min. Der Server lief 844,3 Minuten am Stück. Von der ersten Aufgabe bis zum Ende der letzten sind es 837,0 Minuten; darin liegt eine Leerlaufpause von 21,9 Minuten. Das Arbeitsfenster sind also 815 Minuten. Die reine Rechenzeit auf der GPU beträgt 798,8 Minuten.

Bilderkennung

Wiederholung am 18.09.2026 mit den Originalbildern, nicht Teil des Laufs, in dem das Spiel entstand. Der erste Test am selben Vormittag ist ungültig: Er bekam eine verkleinerte Fassung von Bild B, und die Werkzeugbeschränkung des Agenten griff nicht.

Vorläufig: der Lösungsschlüssel für die Preisschilder ist noch nicht vollständig gesichert.

Aufgabe 1 · Werte ablesen

Was das Modell aus der Tooltip-Tabelle gelesen hat

Und aus den Kennzahlkacheln

• QWEN3.6 27B 37.1 · AA Intelligence Index — Open-Weight, kein API-Key, läuft auf deiner eigenen GPU.
• VS. OPUS 4.5 (40,8) 91% · des Opus-4.5-Niveaus im Gesamtindex. Bei Coding-Benchmarks gleichauf.
• PROPRIETÄRE SPITZE - HEUTE 59.9 · Das Rechenzentrum klettert weiter — doch der Abstand schrumpft jedes Quartal.

Aufgabe 2 · Komplexe Schrifterkennung

Geprüft wird das Lesen von winzigen, schräg stehenden, teils verdeckten Schriften in einem Foto mit über vierzig Objekten, dazu zwei Währungszeichen, die sich bei starker Drehung kaum unterscheiden. Zum Test werden die Preisschilder verwendet.

Was das Modell gelesen hat

	Was das Modell dort las	£	€	Reihenfolge	sicher
1	SENTINEL	nicht lesbar	nicht lesbar	·	nein
2	DC RECYCLED V1	nicht lesbar	nicht lesbar	·	nein
3	DC ROYAL RED	45	50	gbp zuerst	ja
4	REDHOOD ARKHAM	80	65	gbp zuerst	ja
5	JOKER	40	30	eur zuerst	nein
6	SPIDER-MAN 2099	45	35	gbp zuerst	nein
7	REDHOOD BATTLE DAMAGED	80	65	gbp zuerst	nein

Das Modell zählte 7 Schilder im Wertungsbereich. Der Lösungsschlüssel steht hier bewusst nicht daneben, sonst könnte ein späteres Modell ihn von dieser Seite ablesen.

Das Modell über die schwierigste Stelle: „Die kleinen, teils schräg oder um 90° gedrehten Preisschilder in Bild B, besonders die zweizeiligen Aufkleber mit zwei Währungen in unterschiedlicher Lesbarkeit (SPIDER-MAN 2099 und REDHOOD BATTLE DAMAGED). Bei Bild A war die Zahl in Klammern im Titel der mittleren Kachel (VS. OPUS 4.5) sowie die kleinen Modellnamen am rechten Rand des Diagramms am schwersten zu lesen.“

Die vollständige Antwort des Modells als JSON · Die Auswertung dazu steht nicht daneben: sie nennt zu jedem Fehler den richtigen Wert, und damit läge der Lösungsschlüssel offen.

Die Zahlen auf einen Blick

Serverprotokoll von Halogen 0.6.3, mitgeschrieben über einen Proxy · 652 von 891 Antworten ab 200 Tokens · Lauf vom 14./15.09.2026. Das Protokoll beginnt am 14.09. um 15:32:17 Uhr und endet am 15.09. um 10:13:53 Uhr, das sind 1 121,6 Minuten. Zwischen dem Ende einer Antwort und der nächsten Anfrage liegen darin sieben Pausen über 60 Sekunden, zusammen 418,3 Minuten, die längste mit 292,9 Minuten in der Nacht. Das Arbeitsfenster sind also 703 Minuten. Die reine Rechenzeit des Servers beträgt 634,9 Minuten. · Rohprotokoll

Ergebnisse

Decode über Kontexttiefe

Ein Spitzenwert bei kurzem Kontext sagt wenig darüber, wie sich ein Modell nach Stunden anfühlt.

Kontexttiefe in tausend Token · Die 652 gewerteten Antworten nach ihrer Promptgröße sortiert und in sechs gleich große Gruppen geteilt; je Punkt der Median der Promptgröße und der Median der Geschwindigkeit. Gemessen zwischen 729 und 143 082 Token Kontext. 268 dieser Antworten liefen neben einer zweiten Anfrage, Halogen bedient zwei Slots. Jeder Punkt ist aus dem verlinkten Serverprotokoll nachvollziehbar.

Prefill nach der Zahl neuer Tokens je Anfrage

Halogen schreibt je Anfrage die Tokens im Prompt, den Teil davon aus dem Cache und die Zeit für den Prefill ins Protokoll. Die Rate ist die Zahl der neuen Tokens geteilt durch diese Zeit. Im Agentenbetrieb bringt eine Anfrage im Median nur 654 neue Tokens mit, und Anfragen mit 32 bis 511 neuen Tokens brauchten im Median schon 1,46 s. Deshalb liegt der Median über alle 891 beantworteten Anfragen bei 347,85 t/s, ab 8 192 neuen Tokens dagegen bei 1 120,69 t/s.

Alle 891 beantworteten Anfragen nach der Zahl ihrer neuen Tokens in sechs Stufen geteilt, Zeit und Rate je Stufe als Median. Nachvollziehbar in den Zeilen serve_api des verlinkten Serverprotokolls; parse_logs.py im Belegrepo gibt die Stufen und den Wert ab 8 192 neuen Tokens aus.

Serverkonfiguration

Server

halogen-flash-server 0.6.3

Container

ghcr.io/peonist-ai/halogen-flash-server:0.6.3

Gewichte

W4B mit Qualitäts-Overlay, 741 Tensoren, 2,40 GiB

Kontext

262 144 je Anfrage, ein KV-Pool für zwei Slots

Spekulativ

MTP mit Tiefe 1, nur solange kein zweiter Strom läuft, dazu Prompt Lookup (pld im Protokoll)

Reasoning

xhigh

Sampling

temp 1.0 · top_p 0.95 · top_k 20 · min_p 0.0 · presence 0.0, nur für Felder, die die Anfrage nicht setzt

Bilderkennung

an

Speicher

68,0 GiB Gewichte im RAM gesperrt, 7,2 GiB KV-Pool, 21,1 GiB Arbeitsspeicher

Nachschlagetabelle

47,7 GiB, liest der Server bei Bedarf von der Platte

iGPU

2,0 GiB in der Firmware für die iGPU reserviert

System

Linux

  Halogen Qwen3.8-Flash-Next W4B + Qualitaets-Overlay + Vision  (ghcr.io/peonist-ai/halogen-flash-server:0.6.3)

  Kontext  : 262144 je Request, KV-Pool 262144 Positionen, 2 Slot
  Budget   : max_tokens-Default 65536 je Anfrage, Cap 262144, Slots 2
  Reasoning: xhigh, getrennt in reasoning_content
  Sampling : temp 1.0  top_p 0.95  top_k 20  min_p 0.0  presence 0.0  (nur fuer fehlende Felder)
  Cache    : Prompt-Cache 2, Queue-Timeout 28800 s
  Vision   : an (qwen38-flash-next-vision.hgn)
  RAM      : 123 GiB sichtbar, 13 GiB belegt, 1179 freie 2-MiB-Bloecke
  Endpoint : http://127.0.0.1:18099/v1 (VS Code ueber Live-Log-Proxy :8099)   Modell: halogen-qwen3.8-flash-next-w4b-quality-overlay
  Watchdog : 0 (0 = aus)

  Laden: gemessen 30 s (13.09., Pool 32768); bei fragmentiertem Speicher ueber 5 min.

Alle Angaben stammen aus dem Kopf und den Startmeldungen des Rohprotokolls. Eine Startzeile wie bei llama.cpp gibt es nicht, Halogen läuft als Container. Oben der Kopf, den das Startskript ins Protokoll schreibt, wörtlich.

Einordnung

Was schiefging

• Beim Start meldete der Server 13,7 GiB bereits belegten Arbeitsspeicher und warnte, dass der Prefill dadurch mehrfach langsamer laufen kann als veröffentlicht und Pausen von einer Minute und mehr möglich sind.
• 15 Anfragen endeten mit HTTP 400, ohne ein einziges Token, 14 davon zwischen 16:11 und 16:13 Uhr. Um 17:08 Uhr endete eine weitere mit HTTP 504.
• Sieben Antworten liefen zwischen 17:28 und 18:50 Uhr in ihre Obergrenze von 8 192 Tokens und brachen dort ab.
• Zwischen 23:46 und 00:18 Uhr brach der Server drei Anfragen ab: zweimal, weil die Engine beim Decode 300 Sekunden lang nichts lieferte, einmal beim Prefill 1 800 Sekunden lang.
• Um 07:31 und um 07:38 Uhr trennte VS Code die Verbindung mitten in einer Antwort.
• Um 08:22 Uhr lehnte der Server zwei Anfragen ab: angekündigt waren drei Bilder, angekommen ist keins.
• Die Zahl der Nachrichten je Anfrage fällt im Protokoll 25 Mal auf höchstens sieben zurück, zuletzt um 08:33 Uhr von 311 auf 7.

Serverprotokoll von Halogen 0.6.3, mitgeschrieben über einen Proxy · 652 von 891 Antworten ab 200 Tokens · Lauf vom 14./15.09.2026. Das Protokoll beginnt am 14.09. um 15:32:17 Uhr und endet am 15.09. um 10:13:53 Uhr, das sind 1 121,6 Minuten. Zwischen dem Ende einer Antwort und der nächsten Anfrage liegen darin sieben Pausen über 60 Sekunden, zusammen 418,3 Minuten, die längste mit 292,9 Minuten in der Nacht. Das Arbeitsfenster sind also 703 Minuten. Die reine Rechenzeit des Servers beträgt 634,9 Minuten.

Bilderkennung

Wiederholung am 18.09.2026 mit den Originalbildern und dem eigenen Agenten, nicht Teil des Laufs, in dem das Spiel entstand. Der erste Test vom 17.09. ist ungültig: Er bekam eine verkleinerte Fassung von Bild B und lief im eingebauten Agent-Modus.

Vorläufig: der Lösungsschlüssel für die Preisschilder ist noch nicht vollständig gesichert.

Aufgabe 1 · Werte ablesen

Was das Modell aus der Tooltip-Tabelle gelesen hat

Und aus den Kennzahlkacheln

• QWEN3.6 27B 37.1 · AA Intelligence Index — Open-Weight, kein API-Key, läuft auf deiner eigenen GPU.
• VS. OPUS 4.5 (40,7) 91% · des Opus-4.5-Niveaus im Gesamtrating. Bei Coding-Benchmarks: gleichauf.
• PROPRIETÄRE SPITZE · HEUTE 59.9 · Das Rechenzentrum klettert weiter — doch der Abstand schrumpft jedes Quartal.

Aufgabe 2 · Komplexe Schrifterkennung

Geprüft wird das Lesen von winzigen, schräg stehenden, teils verdeckten Schriften in einem Foto mit über vierzig Objekten, dazu zwei Währungszeichen, die sich bei starker Drehung kaum unterscheiden. Zum Test werden die Preisschilder verwendet.

Was das Modell gelesen hat

	Was das Modell dort las	£	€	Reihenfolge	sicher
1	REDHOOD OVI	30	40	gbp zuerst	ja
2	RED HOOD INFERNO	60	65	gbp zuerst	ja
3	REDHOOD BADLAND DAMAGED	80	95	gbp zuerst	nein
4	REDHOOD BATTLE DAMAGED	80	95	gbp zuerst	nein
5	JOKER	30	40	gbp zuerst	ja
6	UNHOLLOWED	45	35	gbp zuerst	nein

Das Modell zählte 6 Schilder im Wertungsbereich. Der Lösungsschlüssel steht hier bewusst nicht daneben, sonst könnte ein späteres Modell ihn von dieser Seite ablesen.

Das Modell über die schwierigste Stelle: „Die winzige Tooltip-Fußnote und die feinen Datenpunkt-Beschriftungen im Diagramm (z. B. das kleine 'Opus 4.5 · 40.8' rechts); bei Bild B die Unterscheidung von 'BADLAND' vs. 'BATTLE DAMAGED' auf zwei nahezu identischen roten Helmen und die Währungszeichen auf dem weißen 'UNHOLLOWED'-Schild.“

Die vollständige Antwort des Modells als JSON · Die Auswertung dazu steht nicht daneben: sie nennt zu jedem Fehler den richtigen Wert, und damit läge der Lösungsschlüssel offen.

Die Zahlen auf einen Blick

llama.cpp-Serverlog · 92 von 106 Antworten ab 200 Tokens · Lauf vom August 2026. Der Server lief 374,4 Minuten am Stück. Von der ersten Aufgabe bis zum Ende der letzten sind es 369,7 Minuten, ohne eine einzige Pause über 60 Sekunden dazwischen. Die reine Rechenzeit auf der GPU beträgt 368,1 Minuten. · Rohprotokoll

Ergebnisse

Prefill über Kontexttiefe

Ein Spitzenwert bei kurzem Kontext sagt wenig darüber, wie sich ein Modell nach Stunden anfühlt.

Kontexttiefe in tausend Token · Momentanrate innerhalb eines einzigen durchgehenden Prefills: Aufgabe 176155 dieses Laufs verarbeitete 35 009 Token am Stück. llama.cpp meldet dabei alle 2 048 Token einen Zwischenstand; die Rate ist der Quotient aus Token und Zeit zwischen zwei aufeinanderfolgenden Ständen. 15 Schritte bleiben übrig, Reststücke unter 1 500 Token sind verworfen, weil dort der Aufruf-Overhead misst statt der Tiefe. Von 2 048 auf 33 642 Token fällt die Rate um den Faktor 1,19. Jeder Punkt ist aus dem verlinkten Serverprotokoll nachrechenbar.

llama.cpp Startparameter

Kontext

262.144

KV-Cache

q8_0 / q8_0

Micro-Batch

512

Spekulativ

MTP, ältere Fassung (nicht die von Unsloth)

Build

580e88d

llama-server -m Qwen3.8-Flash-Next-UD-Q4_K_XL-00001-of-00004.gguf ^
  --mmproj mmproj-F16.gguf --alias qwen3.8-flash-next ^
  --host 127.0.0.1 --port 8099 --device Vulkan0 ^
  --gpu-layers all --n-cpu-moe 0 --fit off -fa on ^
  --load-mode mmap --lazy-mode on ^
  --ctx-size 262144 --parallel 1 --kv-unified ^
  -ctk q8_0 -ctv q8_0 -b 2048 -ub 512 ^
  --ctx-checkpoints 4 --checkpoint-min-step 4096 ^
  --jinja --reasoning on --reasoning-format deepseek --reasoning-effort xhigh

Einordnung

Diese Bewertung ist ein Vorschlag und von Kai Bennett noch nicht bestätigt. Codequalität und Umfang stützen sich auf ausgezählte Dateien, Quell- und Testzeilen sowie Reparaturskripte im Belegrepo.

Was schiefging

Keine Selbstkorrekturen protokolliert.

llama.cpp-Serverlog · 92 von 106 Antworten ab 200 Tokens · Lauf vom August 2026. Der Server lief 374,4 Minuten am Stück. Von der ersten Aufgabe bis zum Ende der letzten sind es 369,7 Minuten, ohne eine einzige Pause über 60 Sekunden dazwischen. Die reine Rechenzeit auf der GPU beträgt 368,1 Minuten.

Bilderkennung

Für diesen Lauf gibt es keinen eigenen Bildtest. Gezeigt wird der aus dem Lauf „Moorhuhn · UD-Q4_K_XL · Reasoning xhigh“.

Wiederholung am 18.09.2026 mit den Originalbildern, nicht Teil des Laufs, in dem das Spiel entstand. Der erste Test am selben Vormittag ist ungültig: Er bekam eine verkleinerte Fassung von Bild B, und die Werkzeugbeschränkung des Agenten griff nicht.

Vorläufig: der Lösungsschlüssel für die Preisschilder ist noch nicht vollständig gesichert.

Aufgabe 1 · Werte ablesen

Was das Modell aus der Tooltip-Tabelle gelesen hat

Und aus den Kennzahlkacheln

• QWEN3.6 27B 37.1 · AA Intelligence Index — Open-Weight, kein API-Key, läuft auf deiner eigenen GPU.
• VS. OPUS 4.5 (40,8) 91% · des Opus-4.5-Niveaus im Gesamtindex. Bei Coding-Benchmarks gleichauf.
• PROPRIETÄRE SPITZE - HEUTE 59.9 · Das Rechenzentrum klettert weiter — doch der Abstand schrumpft jedes Quartal.

Aufgabe 2 · Komplexe Schrifterkennung

Geprüft wird das Lesen von winzigen, schräg stehenden, teils verdeckten Schriften in einem Foto mit über vierzig Objekten, dazu zwei Währungszeichen, die sich bei starker Drehung kaum unterscheiden. Zum Test werden die Preisschilder verwendet.

Was das Modell gelesen hat

	Was das Modell dort las	£	€	Reihenfolge	sicher
1	SENTINEL	nicht lesbar	nicht lesbar	·	nein
2	DC RECYCLED V1	nicht lesbar	nicht lesbar	·	nein
3	DC ROYAL RED	45	50	gbp zuerst	ja
4	REDHOOD ARKHAM	80	65	gbp zuerst	ja
5	JOKER	40	30	eur zuerst	nein
6	SPIDER-MAN 2099	45	35	gbp zuerst	nein
7	REDHOOD BATTLE DAMAGED	80	65	gbp zuerst	nein

Das Modell zählte 7 Schilder im Wertungsbereich. Der Lösungsschlüssel steht hier bewusst nicht daneben, sonst könnte ein späteres Modell ihn von dieser Seite ablesen.

Das Modell über die schwierigste Stelle: „Die kleinen, teils schräg oder um 90° gedrehten Preisschilder in Bild B, besonders die zweizeiligen Aufkleber mit zwei Währungen in unterschiedlicher Lesbarkeit (SPIDER-MAN 2099 und REDHOOD BATTLE DAMAGED). Bei Bild A war die Zahl in Klammern im Titel der mittleren Kachel (VS. OPUS 4.5) sowie die kleinen Modellnamen am rechten Rand des Diagramms am schwersten zu lesen.“

Die vollständige Antwort des Modells als JSON · Die Auswertung dazu steht nicht daneben: sie nennt zu jedem Fehler den richtigen Wert, und damit läge der Lösungsschlüssel offen.