模型量化不是玄学：实测GPTQ vs AWQ，部署必看

兄弟们，最近群里老有人问模型量化怎么选。今天不扯虚的，直接上干货。我拿7B和13B模型跑了十几轮测试，结论就一句话：**没有银弹，只有取舍**。

先说GPTQ。老牌选手了，int4量化下精度保留不错，尤其在3090/4090这种显存紧巴巴的卡上，跑13B模型实测吞吐能翻2-3倍。但注意，它对校准数据集敏感，你用代码库的默认数据集可能翻车，建议自己抽500条任务相关样本。

再聊AWQ。这个新秀主打“感知量化”，通过分析激活值分布来保护关键权重。我试了在Vicuna和LLaMA-2上，指令遵循能力确实比GPTQ强一截，特别是长上下文场景。代价是推理时多5%显存开销，不过老黄新卡用户直接忽略。

最后说点硬的：**别盲目上W4A16**。如果你的任务对事实性要求高（比如代码生成、数学推理），老老实实W8A16，速度降点但没错。上次看人用4bit跑医疗QA模型，幻觉率直接翻倍，翻车案例够你笑一年。

**问题抛给大家**：你们部署时更看重推理速度还是输出质量？有没有在特定任务上被量化坑过的经历？评论区唠唠。

讲真，老哥这波测试够硬核 👍 我补充一点：AWQ在低bit量化时对敏感层保护确实香，但GPTQ胜在社区成熟，工具链完善。你试过用HQQ对比吗？那个不用校准数据，省心不少。