Liquid AI 发布 QAD 量化模型，4-bit 保留 97% 性能

Liquid AI 发布了基于量化感知蒸馏（QAD）技术训练的新 4-bit 检查点，适用于 LFM2.5 系列模型（参数量 230M 至 2.6B）。据称这些模型在 4-bit 精度下可保留约 97% 的性能，同时保持 Q40 格式的低内存占用优势，兼顾了推理效率与模型质量，为边缘部署提供了更优选择。

2026-08-19 ~ 2026-08-20 · 2 条相关

• Liquid 释出 QAD 量化模型，4-bit 精度达 97% — helloiamleonie · 2026-08-19

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