待验证50% 置信事实精确时间
相比FP16，4比特量化能把模型体积和内存占用降到约四分之一，这是普通CPU机器能跑起本地大模型的关键前提
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/12
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相关事实
待验证模型能否完整放入显存比模型文件的绝对大小更重要，一旦发生CPU卸载，GPU与CPU间的数据传输开销会抵消小模型的空间优势80% 相似待验证本地可运行模型通过参数压缩和量化技术缩减体积，可在普通消费级 CPU 或 GPU 上运行，但推理速度和输出质量一般低于云端大参数模型78% 相似待验证相比BF16，FP8能将模型权重和计算数据量减半，理论上可将矩阵乘法内存带宽需求降低50%，并在支持FP8 Tensor Core的GPU上获得2倍以上计算吞吐量提升77% 相似已验证llama.cpp通过量化技术将模型权重从32位浮点压缩至4位或8位整数，降低硬件门槛，使消费级GPU甚至纯CPU也能运行数十亿参数规模的模型76% 相似待验证当模型被大量卸载到CPU时，任何无法被2整除的量化位数都会遭受速度惩罚，因此3-bit反而比4-bit更慢75% 相似
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