待验证60% 置信解决方案精确时间
KV缓存量化选择Q4_0，能将缓存体积压缩到FP16的约四分之一，且对输出质量影响远小于模型权重量化
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/1
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证将 KV 缓存从 FP16 降至 INT8 可节省 50% 显存，降至 INT4 则节省 75%79% 相似待验证量化KV缓存（如FP8或INT4存储KV向量）可将缓存大小压缩到原来的1/2甚至1/479% 相似待验证模型权重不能把显存占满，必须为 KV 缓存和推理过程预留空间，128K 上下文所需的 KV 缓存可能高达数 GB 甚至超过模型权重本身76% 相似待验证GQA 将注意力头分组共享 KV 投影，可将 KV 缓存压缩至原来的 1/4 甚至更低而几乎不损失模型质量76% 相似已验证MLA 通过低秩分解将 KV Cache 压缩为低维潜在向量，其 d_latent 约为 d_model 的 1/8，可将 KV Cache 显存占用降低至传统多头注意力的 5%-13%75% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/837539MCP
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