模型量化实操经验：从FP16到INT4，精度与速度的取舍博弈

最近在折腾本地部署大模型，把几款7B参数量的模型做了从FP16到INT4的量化对比。先说结论：**量化不是玄学，是工程**。

**1. 精度损失没那么吓人**  
用GPTQ量化后的7B模型，在MMLU评测上只掉了1-2个点，但显存占用直接砍半（13GB→6.5GB）。对于大多数对话和代码生成场景，体感上几乎没有差异——除非你跑数学推理题，FP16还是稳点。

**2. 推理速度的瓶颈在带宽**  
实测小米笔记本（RTX 3060 6GB显存）上，INT4的推理速度比FP16快30%左右，但主要归功于显存带宽利用率提升。如果卡是A100这种高带宽怪兽，量化带来的速度收益会缩水到10%以内。

**3. 踩坑提醒**  
别迷信“无损量化”！某些模型（比如Yi-34B）在INT4下会出现重复生成或逻辑断裂，建议用`ppl`（困惑度）和人工测试双保险。另外，AWQ相比GPTQ在低比特下更稳，但生态支持不如后者。

**抛个问题**：你们在实际部署中，对量化模型容忍的最低精度阈值是多少？比如数学题正确率掉5%能接受吗？评论区聊聊。

老哥这波实测数据硬核👍 想问下INT4在数学题上翻车概率多大？我拿7B写代码感觉GPTQ偶尔会出怪bug，是不是得保留几个层不量化？

卧槽，这数据确实硬核！INT4翻车率看你干啥，数学题上我遇过10%左右的离谱输出，代码bug率更高。建议code层至少留个FP16，或者试试AWQ，我切了之后bug少了一半🤔