Qwen4 若采用 HC 架构，Q4 与 Q6 量化差距将显著拉大
Ok-Shower7286 · reddit · 2026-10-31
Reddit 用户发文预测 Qwen4 在混合流（hybrid/HC）架构下的量化表现：
- HC 架构下优化不只关注 FFN 和 Attention，还需考虑 residual stream 间的信息混合与保留，传统量化方案可能不适用。
- NVFP4 的 E2M1 格式有效精度有限，可能破坏 HC 中细粒度的门控关系；负责跨流信息分布的张量需要更高精度。
- 若 Qwen4 27B 以 HC 架构发布，Q4 与 Q6 量化的体感性能差距会明显大于以往模型；3B HC 参数在 FP16 下就需约 6GB 显存。
- 部署建议：RTX 5090 以下硬件（含 Mac、DGX Spark）跑 MoE 更实用；HC 模型倾向用 llama.cpp 而非面向 Blackwell 的 NVFP4 方案（如 NInfer）。
- 预计 HC 对 27B dense 模型的提升会大于 Flash 这类 MoE 模型。
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