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GGUF格式支持4-bit、8-bit等多种精度级别，可将70亿参数模型的内存占用从约14GB（FP16）压缩至约4GB（Q4_K_M量化），推理精度损失通常在1-3%以内
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7/20/2026
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VerifiedGGUF格式的4-bit量化可将模型权重从32位浮点压缩到4位整数，模型体积缩小约8倍84% similarVerified4-bit量化（如Q4_K_M）通常可将3B模型内存占用从约6GB压缩至约2GB，精度损失低于2-3%82% similarUnverifiedAWQ和GGUF均能将700亿参数模型存储体积从FP16的约140GB压缩至INT4的约35-40GB，可在单张RTX 4090上运行，精度损失通常控制在1-3%以内81% similarUnverifiedOllama通过GGUF量化格式将模型参数从FP16压缩至INT4/INT8精度，使原本需要数十GB显存的模型可以在8-16GB内存的普通电脑上运行80% similarUnverifiedGLM-5.2拥有7530亿参数，以BF16精度存储时完整权重文件超过1.5TB78% similar
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