r/LocalLLaMA 熱議低位元量化對編碼任務的影響
r/LocalLLaMA 上一則帖子引發討論:FP8/BF16 使用者看到有人跑 IQ1_S 量化感到震驚。多位使用者指出,IQ1/IQ2 這類極端量化只適合創意寫作或閒聊,用於編碼、複雜邏輯推理或結構化 JSON 提取時困惑度飆升、語法和邏輯明顯崩壞;而 Q4_K_M 或 Q5_K_M 通常是多數模型的甜點區,困惑度曲線相對平坦、視訊記憶體佔用大幅下降且推理能力幾乎無損。
你日常用 coding agent 並準備在 Mac Studio 上跑本地模型,這些關於量化檔位與編碼品質取捨的經驗可直接用來決定 MLX/llama.cpp 裡下載哪一檔權重。
原標題:FP8/BF16 users seeing someone run IQ1_S
閱讀原文
| 評分 | 62 / 45(平均 53,門檻 76) |
|---|---|
| 狀態 | 未入選 |
相關報導
llama.cpp Hexagon 後端新增 Q2_K 與 Q3_K 量化支援
llama.cpp b11345 為 Hexagon 後端新增 Q2_K 和 Q3_K 量化型別支援,對應 PR #29717,並統一了 src1_row_size 的分配;改動由 Max Krasnyansky(maxk@qti.qualcomm.com)參與提交。
LocalLLaMA 網友曬本地跑模型硬體方案
r/LocalLLaMA 使用者 pmarsh 發帖稱自己已接近本地推理硬體投入的中間水平,評論區隨即給出多種低成本方案:2014 至 2018 年的 2 至 4 路 DDR3 CPU 伺服器可跑 qwen 3.8 flash 超 15 tok/s;雙 7900XTX 不到 2000 美元可跑 27B Q8 超 220k 上下文;CMP 170HX 視訊記憶體超頻可達 2TB/s,單流解碼約 60 tok/s。
llama.cpp 新 PR 將 Qwen 索引器視訊記憶體減半
llama.cpp 的 PR #29825 把 Qwen Flash Next 的 indexer score 視訊記憶體佔用減半,例如 131072 上下文、ub 2048 時從 3.0 GiB 降到 1.5 GiB,262144 上下文、ub 4096 時從 11.7 GiB 降到 5.6 GiB。作者稱 logits 完全一致,僅分數因 fp32 舍入有差異,pp/tg 速度不變,test-llama-archs 通過。
llama.cpp 修復 qkx3 量化縮放搜尋的非法舍入
llama.cpp 合併 PR #29817,在 qkx3 量化級別送入 nearest_int 前先鉗制到 [0, nmax],避免 imatrix 縮放搜尋產生無窮、NaN 或越界值時觸發 Debug 建置斷言。該問題由 #29804 報告,修復同時為 q2_K、q4_K、q5_K、q4_1、q5_1 的退化 imatrix 分組補充迴歸測試。合法範圍內的取值行為不變,macOS Apple Silicon(arm64)等預編譯包已隨本次發布更新。
8GB 視訊記憶體使用者期待 Qwen4 35B A3B 等本地模型
一位只有 8GB 視訊記憶體和 16GB 記憶體的使用者在社群表示,只能期待 Qwen4 35B A3B 或類似模型,並希望藉助額外 n-gram 把 35B 擴充套件到 70B 以上。在此之前,他仍偏愛 Gemma 26B QAT,稱其速度穩定在 26 Tg/s。