4-bit KV cache 实测：长文本下困惑度激增 43%，q8_0 才是性价比之王
Dhan295 · reddit · 2026-08-02
一位开发者全面测试了不同上下文长度下的 KV cache 量化表现，发现了一个反直觉的现象：4-bit (q40) KV cache 在约 2K tokens 后困惑度不降反升，到 8K 时恶化了 43%。
核心发现：
- q80 几乎是免费的：相比 f16，困惑度仅增加 0.02%–0.07%，且在长文本下表现稳定。
- q40 长文本拉胯：绝对困惑度在 2048 tokens 处达到最佳后开始攀升，这意味着为了压榨显存而使用的 4-bit 量化，恰恰破坏了长上下文的优势。
- Keys 是重灾区：K=q40 造成了绝大部分的精度损失。
- 最佳实践：与其使用混合精度的 K=f16, V=q40（体积更大、速度更慢），不如直接全盘使用 q80，它在精度和速度上达到了完美的平衡。
作者也提醒，测试基于较小的 Qwen3-0.6B 模型，这可能是最坏情况，但结论足以说明盲目进行 KV 量化的风险。
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