Unverified50% confidenceBenchmarkExact time
一个原始需要80GB显存的700亿参数模型经4-bit量化（Q4_K_M档）后仅需约40GB内存，推理质量在多数基准测试中损失通常在3%-8%以内
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50%
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7/21/2026
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Unverified采用INT4量化可将700亿参数模型显存需求压缩至约40GB（2张A100），但会带来约3-5%的性能损耗81% similarUnverified千问3.5-9B包含约90亿个可训练参数，经4-bit量化后模型文件大小可压缩至约5-6GB78% similarVerified一个7B参数的模型经过4-bit量化后仅需约4GB显存即可运行78% similarUnverifiedGGUF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77% 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%77% similar
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