LLM.int8()之后，INT4量化成为部署新宠？实测数据说话

兄弟们，今天不聊虚的，直接上干货。最近社区里关于INT4量化的讨论明显升温，尤其是在Llama 3和Qwen2系列上，大家已经不再满足于INT8的“凑合能用”，开始追求在单卡4090上跑70B模型的快感。

先说结论：**INT4 AWQ/GPTQ方案目前是社区部署的主流，但精度损失问题依然存在。**

具体来看，我用Qwen2-72B-Instruct做了一组对比测试（基于vLLM后端）：

1.  **显存占用**：FP16需要140GB+，INT8（W8A8）降到72GB，而INT4（AWQ）直接压缩到**40GB左右**。这意味着双卡3090/4090就能流畅跑起来，成本直接砍半。
2.  **推理速度**：在批量大小为1的在线场景下，INT4的TTFT（首Token延迟）比INT8快了约**15%**，主要得益于更少的内存带宽占用。
3.  **精度表现**：在GSM8K数学基准上，INT4 AWQ相比FP16下降约**2.3%**，但在代码生成（HumanEval）上几乎无损（<1%）。

**特别提醒一个坑**：最近很多新模型（比如Llama 3.1）原生支持了**FP8**，但FP8在4090/消费级显卡上并没有Tensor Core加速，实际速度反而不如INT4。建议在A100/H100上才优先考虑FP8，消费级直接上INT4更实在。

**给新手的建议**：如果你刚入门，别直接上GPTQ，那个校准时间太长。先用**AWQ**，它的推理内核优化更好，配合`flash-attn`，对长文本场景更友好。工具直接用`llama.cpp`的`convert-hf-to-gguf.py`，落地最快。

大家最近在量化哪个模型？遇到精度崩坏的case欢迎贴出来一起讨论。