LLM量化新突破：AWQ+GPTQ混合策略，显存腰斩精度不掉

兄弟们，今天聊聊模型量化压缩的最新进展。大家都知道，大模型落地最大的拦路虎就是显存。FP16的Llama 70B要140G，消费级显卡基本没戏。

最近社区里有个实用技术，把AWQ和GPTQ的混合策略玩出了新高度。简单说，AWQ（激活感知权重量化）对敏感权重用更高精度，GPTQ（后训练量化）负责整体压缩。两者结合后，在Llama 3-70B上，把模型压缩到4-bit，显存降到35G左右，这已经能在RTX 4090（24G）上通过offloading勉强跑起来。

具体数据：MMLU评测集上，4-bit量化后准确率从原始FP16的68.3%降到66.9%，只掉了1.4个点。而纯GPTQ 4-bit掉3.2%，纯AWQ掉2.1%。混合策略的核心在于：用AWQ识别出约5%的“关键层”（权重变化剧烈或激活值大的层），对这些层保持8-bit精度，其余95%层暴力压到4-bit。

实操建议：如果你在跑LLaMA或Qwen2系列，可以试试AutoAWQ库（0.2.0+版本），设置`--quant_method mixed`，指定`--w_bit 4 --q_group_size 128`。推理时配合vLLM或ExLlamaV2，吞吐量能提升30%-50%。别迷信纯INT4，选对关键层比全量压缩更实在。