标签: #quantization

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• 这些模型到底是怎么造出来的 —— 剖析 2026 年开放权重流水线

  通读截至 2026 年 8 月在 Hugging Face 排名靠前的一批开放权重模型的卡片和技术报告，本文按顺序梳理了从数据采集到量化部署的整条生产流水线。内容以真实模型为例，讲了 MoE 稀疏度为什么突破 20 倍、削减全局注意力的四种思路、预训练的 token 预算和稳定化技巧、SFT 之后的偏好优化与强化学习，以及蒸馏和低比特部署。先说清一个重要前提：绝大多数开放权重发布并不公开训练数据的构成。文中逐段区分了哪些是真正公开的信息

  2026-08-02 · 26 分钟阅读 #llm#pretraining#moe#post-training#quantization

• 现在 Hugging Face 上什么在火 —— 2026 年 8 月热门地图

  以 2026 年 8 月 2 日为准，亲自过了一遍 Hugging Face 的热门榜单，按用途整理出真正能用于部署的模型。按通用 LLM、编程、嵌入与重排、视觉、语音、图像视频生成、小型端侧模型的顺序，写清了每个模型的厂商、规模、许可证，以及使用前需要了解的限制。核心结论是：热门榜单里相当一部分根本不是新模型，而是量化重新上传和社区微调。文中讲了怎么分辨原版和衍生版、为什么衍生版的下载量会反超原版，以及这个事实对选型意味着什么。所有数

  2026-08-02 · 25 分钟阅读 #llm#huggingface#open-weights#model-selection#quantization

• 26B 模型跑在 2GB 内存里的原理 — 常驻内存和工作集不是同一个数字

  2026 年 7 月 29 日发到 Show HN 上的 TurboFieldfare 声称，能在 M 系列 Mac 上用约 2GB 内存跑 Gemma 4 26B-A4B。磁盘上装的是 14.3GB，常驻内存里的只有 1.35GB 的共享核心，每个 token 需要的专家权重从 SSD 读进来。本文不照搬这些数字，而是自己推导并核对 — 4 比特分组 64 量化为什么会变成每权重 4.5 比特、从而落到 14.2GB，路由专家与共享核

  2026-07-31 · 16 分钟阅读 #ai#llm#quantization#apple-silicon#moe

• LLM 推理显存计算法 — 比权重先爆的是 KV cache

  整理了用几次乘法回答“这个模型能装进我们的 GPU 吗”的方法。权重内存用参数量乘以每参数字节数就算完了，但真正挡住部署的是随序列长度和批大小一起长大的 KV cache。本文用数字讲清 KV cache 公式、GQA 把它压到几分之一的原理、预填充激活与框架开销的量级、PagedAttention 消除的碎片损失，以及 4bit 量化并不免费的理由，并附上一个从现有显存反推可并发序列数的计算器函数。

  2026-07-26 · 16 分钟阅读 #llm#inference#vram#kv-cache#quantization

• 在本地跑 LLM 到底需要多少 VRAM — 别查表，用公式算

  「8B 模型需要几 GB」这个问题的正确答案不是一张表，而是两个公式。权重是参数量乘以 bpw 除以 8；KV 缓存是 2 乘以层数乘以 KV 头数乘以 headdim 乘以字节数乘以 token 数。本文把这两个公式直接对照 llama.cpp 的源代码与官方表格来验证 — 从 ggml 块结构体推导出的 Q80 的 8.5 bpw，与 llama.cpp 发布的 8.5008 吻合到小数点后第三位；用同样的方式反推出的参数量为 8.

  2026-07-17 · 34 分钟阅读 #llm#quantization#kv-cache#local-llm#gpu

• 为什么向量索引的默认值从 HNSW 变成了磁盘 — Elasticsearch bbq_disk 的权衡

  从 Elasticsearch 9.4(2026-05-05)开始，float 向量的默认索引类型变成了 bbqdisk，也就是基于磁盘的 IVF。不到一年时间里，默认值从 int8hnsw 变成 bbqhnsw，又第二次变成了根本不是图结构的磁盘索引 — 这次迁移背后的判断是：向量检索真正昂贵的资源不是算力，而是 RAM。本文梳理了 HNSW 的内存悬崖在厂商基准测试里体现为怎样的数字、BBQ 从原始论文 RaBitQ 那里拿走了什么

  2026-07-16 · 35 分钟阅读 #vector-database#elasticsearch#ann-index#quantization#hnsw

• KV 缓存降到 4 比特 — SAW-INT4 与系统感知的 INT4 量化

  在长上下文 LLM 服务中，真正的内存瓶颈不是权重，而是 KV 缓存。直接把它降到 INT4 会让精度崩溃，但 2026 年 4 月的预印本 SAW-INT4 报告说，在逐 token 的 INT4 量化之上再叠加块对角阿达玛旋转，就能几乎追回朴素 INT4 丢掉的精度。这篇论文真正的角度不只是精度，而是吞吐量 — 通过直接集成进分页 KV 缓存布局的融合旋转·量化内核，作者们称没有可测量的端到端开销，吞吐量与纯 INT4 相同。向量量

  2026-07-11 · 11 分钟阅读 #ai#llm#quantization#inference#kv-cache

• 在慢速电脑上跑 GLM-5.2 — colibrì 如何从磁盘流式加载 744B 模型

  colibrì 是一个用纯 C 写成、约 1,300 行的推理引擎，能在内存 25GB 的消费级 PC 上运行 744B（7,440 亿）参数的 MoE 模型 GLM-5.2。关键在于 MoE 稀疏性与磁盘流式加载 — 只把约 9.9GB 的密集层常驻内存，约 370GB 的路由专家放在 NVMe SSD 上，每个 token 只读取需要的部分。代价是诚实地慢：冷启动约 0.05–0.1 tok/s，实际上每段落要花几分钟。它靠学习缓存

  2026-07-11 · 7 分钟阅读 #ai#llm#local-inference#moe#quantization

• 最新 LLM 量化技术全解 — 从 GPTQ、AWQ 到 FP8、MXFP4、KV 缓存量化

  量化是把模型的数值用更少的比特表示，从而降低内存和成本的技术。比特减少后质量为何依然能撑住(离群值与缩放)、GPTQ 与 AWQ 在思路上的差异、llama.cpp GGUF 的 k-quant、QLoRA 的 NF4，以及 2026 年的核心轴 — FP8 与微缩放 FP4(MXFP4、NVFP4)，直到下一个瓶颈 KV 缓存量化 — 连同 W4A16 这类记法的读法，以及按硬件与目的划分的选型指南，在一篇里整理出最新的量化版图。还收

  2026-07-08 · 13 分钟阅读 #ai#llm#quantization#inference#optimization

• 深度学习模型量化完全指南：精通 INT8、INT4、GPTQ、AWQ、GGUF

  一份让你彻底掌握深度学习模型量化的指南。通过实战示例，完整理解从 FP32 到 INT8、INT4 的量化原理，以及 GPTQ、AWQ、GGUF、bitsandbytes、AutoGPTQ、llama.cpp 的用法。

  2026-03-17 · 35 分钟阅读 #quantization#model-compression#gptq#awq#gguf

• BitNet 论文解析：1-Bit LLM 的时代 — 从三值权重到 CPU 推理

  Microsoft Research 的 BitNet 系列（v1、b1.58、a4.8、2B4T）论文解析，从三值权重训练原理到 bitnet.cpp 推理框架、实战基准测试的综合指南。

  2026-03-06 · 33 分钟阅读 #ai-papers#bitnet#1-bit-llm#quantization#model-efficiency