实测：DINOv3 嵌入 1bit 量化加重排即可高效图像检索
mgostIH · x · 2026-11-04
作者实测发现 DINOv3 的语义嵌入质量足够好，能识别出两张图之间的共同点，而 Opus 5.5 High 一开始看不出来、需要分析图像所在聚类才行；SigLIP 2 的语义则太粗糙。
配套经验：嵌入向量用 4bit 量化存储对检索几乎无损；甚至压到 1bit 以下也效果很好，只需对召回的更多候选做一次重排（代价是推理开销增加）。参考性能：在 9070XT 显卡上 DINOv3 可跑出约 78 img/s。
所属事件:实测显示 embedding 量化到 4bit 近乎无损，1bit 加重排仍可用(2 条相关)→
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