量化模型上下文 128k 配压缩优于裸跑 256k/1M

Informal-Trouble2183 · reddit · 2026-09-21

Reddit 用户提出观点：对 Q4 左右的量化模型，量化误差会随上下文长度累积，导致长上下文质量下降。作者认为 128k 是甜点位：配合智能上下文压缩（如 PI agent 的 compaction），既保留当前任务所需信息，又避免量化误差累积，效果优于裸跑 256k 甚至 1M 上下文。压缩还附带智能降噪收益，可自动剔除文件转储、终端日志、过时信息等噪声。作者在帖中征集其他人的实测经验，属于经验假说而非系统实证。