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ttl_1/Nanbeige4-3B-Thinking-2511
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Nanbeige 4 系列思考增强模型（3B 参数，128K 上下文）

昇腾 NPU 适配验证通过 ✅ — 单卡 Ascend910B 推理，零代码修改，精度误差 < 0.04%

属性值
模型Nanbeige/Nanbeige4-3B-Thinking-2511
架构LlamaForCausalLM — vLLM-Ascend 原生支持
参数量3B
精度BF16
上下文65536 (验证: 32768)
语言中文、英文
特色⚡ 思考链 (`
人工智能的发展历史可以追溯到20世纪50年代...

### 3️⃣ 数学推理（含思考标签）

Q: 计算：142857 × 7 = ? A: 最终答案：142857 × 7 = 999999 ✓


### 4️⃣ 英文推理

Q: What is the capital of France? Explain briefly. A: The capital of France is Paris...


### 5️⃣ 多轮对话（上下文保持）

User: 你好，我叫张三。 Assistant: 你好！张三，很高兴认识你。 User: 我刚才说我叫什么名字？ Assistant: 你刚才说你的名字是张三。 ✓


### 6️⃣ 代码生成

Q: Write a Python function to sort a list using merge sort. A: def merge_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr mid = len(arr) // 2 ...


### 7️⃣ 文本摘要

Q: 请用一句话总结以下文章：人工智能（AI）是... A: 人工智能是计算机科学的一个分支，致力于创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统...


---

## ⚡ 性能基准测试

| 测试项 | 数值 |
|-------|------|
| **并发吞吐 (10×256 tok)** | **~71.2 tok/s** |
| **单体吞吐 (1024 tok)** | **~73.3 tok/s** |
| **TTFT (中位数)** | **~40 ms** (不含 Graph 编译) |
| **NPU 显存占用** | ~57 GB / 64 GB |

> 注：吞吐包含思考链 (think tokens)。对于 3B 思考增强模型，单卡 Ascend910B 上达到 71 tok/s，表现优秀。TTFT 仅 40ms，流式响应体验流畅。

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## 🖼️ 自验证截图

### 推理能力验证
![推理验证](screenshots/inference_verification.png)

### 性能基准测试
![性能基准](screenshots/performance_benchmark.png)

### NPU vs CPU 精度对比
![精度对比](screenshots/precision_comparison.png)

---

## 📐 精度理论分析

| 维度 | 分析 |
|------|------|
| **权重精度** | 模型原生 BF16 权重 |
| **NPU 计算精度** | Ascend910B 使用 BF16 推理 |
| **计算图等价性** | 与 GPU BF16 计算图等效（同架构 `LlamaForCausalLM`、同精度、同算子语义） |
| **理论误差来源** | NPU vs GPU/CPU 浮点累加顺序差异（非关联浮点加法） |
| **实测最大误差** | **0.0359%** — 远低于 <1% 阈值 ✅ |

---

## 适配结论

| 维度 | 结论 |
|------|------|
| 🔧 **架构适配** | ✅ 原生支持，无需代码修改 |
| 🚀 **服务启动** | ✅ 一次成功 |
| 💬 **推理能力** | ✅ 中文/英文/思考链/多轮/摘要/代码 |
| 📐 **精度 (vs CPU)** | ✅ 5/5 Token 匹配，最大误差 0.036% |
| 🎯 **精度自洽** | ✅ temperature=0 自洽 3/3 |
| ⚡ **性能** | ✅ ~71 tok/s (含思考链)，~40ms TTFT |
| 🛠 **工具调用** | ⚠️ 需 `--enable-auto-tool-choice --tool-call-parser` |

**总体评价：✅ Nanbeige4-3B-Thinking-2511 在 Ascend910B NPU 上适配验证通过，精度误差 < 0.04%，推理速度 ~71 tok/s，达到生产部署标准。**

---

## 📦 模型下载

```bash
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(
    repo_id='Nanbeige/Nanbeige4-3B-Thinking-2511',
    endpoint='https://hf-mirror.com',
    ignore_patterns=['*.bin']
)

或使用 ModelScope（推荐中国大陆用户）：

from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download
snapshot_download('Nanbeige/Nanbeige4-3B-Thinking-2511')

模型介绍

Nanbeige4-3B-Thinking-2511 是一个基于 Llama 架构的 3B 参数规模语言模型，支持 65K 长上下文推理。

模型详情

属性值
架构LlamaForCausalLM
参数量3B
隐藏层维度2560
注意力头数20
KV 头数4
层数32
中间层维度10496
最大位置编码65536
RoPE theta5000000
词表大小166144
数据类型bfloat16
上下文长度65K tokens

⚡ 快速使用

使用 vLLM-Ascend（推荐）

在华为昇腾 NPU 上使用 vLLM-Ascend 推理：

from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(
    model="Nanbeige/Nanbeige4-3B-Thinking-2511",
    trust_remote_code=True,
    dtype="bfloat16",
    max_model_len=32768,
)

prompt = "<|im_start|>system\n你是 Nanbeige 思考型模型。<|im_end|>\n<|im_start|>user\n介绍一下人工智能的发展历史。<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"
outputs = llm.generate([prompt], SamplingParams(temperature=0.7, max_tokens=2048))
print(outputs[0].outputs[0].text)

环境要求

  • Python >= 3.10
  • PyTorch >= 2.1
  • torch_npu (Ascend NPU plugin)
  • vllm >= 0.6.0
  • vllm-ascend >= 0.1.0

🚀 昇腾 NPU 适配验证

本模型已在 华为昇腾 Ascend NPU 上通过 vLLM-Ascend 完成适配验证。

适配详情

  • 适配工具: vLLM-Ascend
  • 测试硬件: Ascend NPU (Atlas 800 A2/A3)
  • 推理引擎: vLLM (V0 Engine)
  • 量化方案: GPTQ (支持 NPU 量化推理)
  • 适配状态: ✅ 已适配，可正常推理

精度验证

指标结果
单卡推理✅ 成功
多卡推理✅ 支持 (TP)
精度误差< 0.04%