189 组基准实测：16GB 显存跑 Qwen3 27B 的 KV 量化怎么选
Fancy-Snow7 · reddit · 2026-10-15
Reddit 用户对可在 16GB 显存内运行的 21 个 Qwen3 27B 量化版本、9 档 KV 量化组合做了 189 组基准，用 KLD 和困惑度评估质量。
结论要点
- q51/q51（模型量化/KV 量化）几乎总是优于 q80/q40 或 q40/q80 的混搭；后两者之间差异很小。
- 与其用低量化模型配 f16 KV，不如把模型量化升一档再跑 q40/q40——即「优先把模型量化拉满，有富余再升 KV 量化」。
- 例外：从 q6 升 q8 时模型量化收益递减，此时升 KV 量化可能更划算；Gemma 等必须跑 f16 KV 的模型不适用此规律。
- Bonsai 和 swift quants 属于微调版本，KLD 差异大，不适合直接对比。
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