Qwen3.5 122B Q3-Quant verliert ab 75k Token deutlich an Qualität
Ein Reddit-Nutzer beschreibt in r/LocalLLaMA konkrete Qualitätsprobleme beim lokalen Betrieb von Qwen3.5 122B A10B (Q3_K_XL) über llama.cpp: Ab etwa 75.000–80.000 genutzten Kontext-Tokens setzt ein abrupter Qualitätsabfall ein — das Modell beginnt zu halluzinieren, vergisst frühere Inhalte und verwechselt eigene Aussagen mit denen des Nutzers. Der Autor verwendet bereits BF16-KV-Cache und kompaktiert den Kontext präventiv, um das Problem zu umgehen. Q4-Quantisierung wäre laut eigenen Angaben hardwareseitig nicht möglich, ohne auf Disk-Swapping zurückzugreifen. Offen bleibt, ob das Verhalten modell- oder quantisierungsspezifisch ist und ob llama.cpp-Parameter das Problem mildern könnten. Die Diskussion ist relevant für alle, die großparametrige MoE-Modelle mit niedrigen Quants für Long-Context-Coding-Workflows nutzen.
- Modell: Qwen3.5 122B A10B (MoE-Architektur), Quantisierung Q3_K_XL via llama.cpp
- Qualitätsabfall tritt konsistent bei ~75.000–80.000 Token Kontextnutzung auf
- Symptome: Halluzinationen, vergessene Inhalte, falsche Zuordnung von Aussagen
- BF16-KV-Cache ist bereits aktiviert, brachte keine ausreichende Verbesserung
- Workaround: manuelles Kompaktieren des Kontexts vor Erreichen des Schwellenwerts
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