LFM3 1.7B 量化实测：RCO/GSQ 新 GGUF 胜过原厂，非英语掉点更狠

maximelabonne · x · 2026-11-04

bnjmnmarie 用 RCO 与 GSQ 两种量化方法为 LiquidAI 的 LFM3 1.7B 制作了两版约 1GB 的 GGUF（含 EAR98 版本），并以 EAR（在留出集上计算）作为评测指标。图表显示新量化版本在 EAR@10/EAR@100 上普遍优于同体积的 LiquidAI 与 AtomicChat 官方 GGUF。

作者还测了法语、日语、印地语三语的 EAR，发现量化在非英语任务上的性能退化明显更大——这是常被忽视的坑：英语跑分接近不代表小语种没掉链子。权重与结果已在 Hugging Face 开源。