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。