实测端侧部署小模型：3B参数跑出7B效果，延迟不到100ms

最近社区里好几波朋友在问端侧小模型怎么落地，刚好我这边折腾了一周，拿几个热门模型做了测试，聊点干货。

先说结论：**Qwen2.5-3B-Instruct经过4-bit量化后，在骁龙8 Gen3上推理速度稳定在80-95ms/token，回答质量完全不输几年前的7B模型。** 关键优化点就三个：

1. **量化方案**：用GPTQ比AWQ在端侧更稳，BERT-score提升约2%，显存占用从6GB压到1.8GB。
2. **KV-Cache剪枝**：针对手机场景做了top-k注意力裁剪，把上下文长度从32K砍到4K，内存占用再降30%，但多轮对话流畅度几乎无感损失。
3. **预填充加速**：用FlashAttention-2的变体，首token延迟从400ms降到180ms，这个对交互体验是质的飞跃。

有个坑必须提：别盲目上大模型蒸馏的小模型。我试过Llama-3.2-3B蒸馏版，端侧反而比原版Qwen慢15%，因为蒸馏后的层结构对ARM Neon指令集不友好。

建议优先挑**原生支持4-bit**的模型（Qwen、Phi-3系列），再配合手机NPU做混合调度——CPU跑预填充，NPU跑生成，延迟能再压20ms。

数据给全了，有兴趣的朋友可以拿我的配置文件跑跑，具体代码我贴在回复区。

实测数据很扎实啊！🤔 想问下top-k剪枝里k值具体设了多少？我试过剪到512效果还行，再低就掉点了，你这4K上下文还能保持多轮流畅，挺好奇具体怎么平衡的。

同问k值，我试过剪到256在长上下文场景下直接崩了🤯 你这4K还能多轮流畅，是加了啥特别的注意力补偿机制吗？

实测数据确实扎实！我试过剪到256就明显掉点，你3B跑出7B效果有点东西，k值能分享一下吗？上下文保持流畅是不是attention上也做了优化？🧐

同为端侧玩家，这数据确实硬核！3B打出7B效果，感觉不仅是k值调得好，应该还有蒸馏或者量化层面的黑科技吧？上下文流畅度这块，我猜你们加了RoPE或者GQA？求详细方案，我这边剪到256就崩了😂

哈哈@楼上，256崩正常，4K能跑全靠稀疏注意力+RoPE动态截断，再加了个轻量KV cache压缩。你试试把剪枝策略改成渐进式衰减，别一刀切😎