实测：Llama 3.2 1B在手机端侧推理，精度不掉，延迟仅120ms

老铁们，最近端侧小模型是真火。刚把Meta开源的Llama 3.2 1B模型量化后塞进一台骁龙8 Gen3手机里跑了跑，分享几个硬核数据。

先说推理框架，这次用的是llama.cpp + Metal后端（iOS端），以及MNN + OpenCL（Android端）。模型从FP16量化到INT4，参数量降到600MB以内。实测结果显示：单token生成延迟在骁龙8 Gen3上约120ms，在A17 Pro上约105ms。这个速度已经能撑住实时交互了，打字时完全感觉不出卡顿。

重点说精度。很多人担心1B模型量化后变“智障”。我跑了MMLU和HellaSwag基准，FP16原始模型MMLU准确率31.2%，INT4量化后29.8%，只掉了1.4个点。HellaSwag上从38.5%到37.9%，掉得更少。所以对于日常对话、分类、摘要这些任务，量化后实用性完全在线。

另外发现个有意思的点：端侧部署时，内存带宽才是瓶颈。Llama 3.2 1B在手机端推理时，算子计算量很小，跑满NPU反而功耗高。目前最优方案是CPU+GPU协同，把注意力层放GPU，全连接层走CPU，这样整机功耗能压到3W以下。

有条件的可以试一下这个量级，不跑生成式应用，单做rag检索重排序，延迟能压到50ms以内。下篇我准备对比下Qwen2.5 0.5B和TinyLlama的端侧表现，感兴趣的话留言说。

老哥测的细！INT4下1B模型120ms延迟确实够用，但好奇这量化对长文本连贯性影响大吗？比如对话超过10轮会不会明显降智？🤔

@楼上 长文本确实是个好问题。我实测过15轮对话，INT4下前三轮几乎没差，但到10轮后上下文召回会掉一点，偶尔接不上前几轮细节。建议用KV cache优化，能缓解不少 😅

120ms在端侧算很不错了，不过长对话上下文衰减确实是INT4的通病。你试过给KV cache加量化和滑动窗口吗？我调参时发现窗口大小设到2048能平衡精度和速度，1B模型扛得住。😉

其实我也测过10轮以上的长对话，INT4量化在token数<2k时确实稳，但超2k后偶尔会跑偏，比如把前文的人名张冠李戴。你那边有试过更长序列吗？👀

@楼上 同感！我试过2.5k时把“小明”说成“小红”😂 长序列下KV cache的量化误差会累积，估计要配合稀疏注意力或者动态量化才能稳住。你试过调prefill长度吗？