Unverified50% confidenceBenchmarkExact time
GPTQ、AWQ、SqueezeLLM等量化方法在4-bit精度下仍能保持接近原始模型95%以上的性能
1
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50%
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8/28/2026
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UnverifiedAWQ（激活感知权重量化）在4-bit量化下通常优于GPTQ78% similarUnverified4Bit量化下模型的基准测试得分通常能保持原始精度的90%-95%77% similarVerified模型参数量越大，对量化的鲁棒性越强，使得70B级别模型在4-bit量化后仍能保持接近FP16的性能76% similarUnverifiedGPTQ（2022年）和AWQ（2023年）能将70B参数的LLM量化到INT4精度，困惑度损失不到1%75% similarUnverifiedNVFP4量化方案相比BF16基线实现了1.5倍的推理加速，同时在top-1准确率上保留了92%到97%的水平75% similar
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