用显存换算力？本地模型量化策略争议
max_paperclips · x · 2026-09-02
讨论了本地模型的一种权衡策略：通过增加 FLOPs（每秒浮点运算次数）来换取更低的显存占用（VRAM），例如以 1/3 的 TPS 运行假设的 Qwen-35b-a3b 量化模型，试图获得接近 100b-a9b 的性能。
作者认为这种权衡对显存受限的环境或嵌入式小模型有意义，但对于拥有无限算力资源的 OpenAI 来说，直接堆叠更多层级是更优解，无需进行此类复杂权衡。
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