待验证60% 置信基准精确时间

140GB的FP16 70B模型经4-bit量化后可压缩至约35-40GB，通信开销降低约75%；2-bit量化可压缩至约18GB但带来精度损失

2

来源数

60%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/13

首次发现

来源

Mesh LLM：用iroh构建P2P分布式AI推理网络的实践探索

hackernewshackernews2026/7/11

相关事实

已验证一个70B参数的FP16模型大约需要140GB显存，INT8量化后约需70GB，INT4量化后约需35-40GB82% 相似待验证70B模型在INT4精度下可压缩至约35GB81% 相似待验证即便用 4-bit 量化把权重压缩到 214GB，仍远超单张 48GB 显卡的容量80% 相似已验证32B参数规模的模型在量化后通常可以压缩到约16-20GB显存占用，一张NVIDIA RTX 4090（24GB显存）就能运行80% 相似待验证35B模型在FP16精度下需要约70GB显存，远超RTX 5090的32GB容量，因此单卡部署需量化79% 相似

引用此条事实

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