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我进行了一个快速测试，以评估量化对Qwen2.5 32B性能的影响。我仅关注计算机科学类别，因为仅测试这一类别每个模型就需要45分钟。

模型大小计算机科学（MMLU PRO）性能损失
Qwen2.5-32B-it-Q4_K_L20.43GB72.93/
Qwen2.5-32B-it-Q3_K_S14.39GB70.733.01%
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Gemma2-27b-it-q8_0*29GB58.05/

*Gemma2-27b-it-q8_0评估结果来自：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1etzews/interesting_results_comparing_gemma2_9b_and_27b/

GGUF模型：https://huggingface.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF

后端：https://www.ollama.com/

评估工具：https://github.com/chigkim/Ollama-MMLU-Pro

评估配置：https://pastebin.com/YGfsRpyf

讨论总结

本次讨论主要围绕Qwen2.5 32B GGUF模型的量化对性能的影响展开，涵盖了量化级别、多语言支持、文件处理等多个方面。讨论中，用户们分享了不同量化模型的性能数据，探讨了量化对模型性能的具体影响，并提出了一些优化建议。此外，讨论还涉及了模型的多语言支持问题，以及在特定内存限制下的模型选择。总体来看，讨论氛围偏向技术探讨和性能优化，用户们积极分享测试结果和见解，希望进一步提升模型的性能和适用性。

主要观点

  1. 👍 量化级别对模型性能有显著影响

    • 支持理由：不同量化级别的模型在性能上存在明显差异，如Q4_K_L和Q3_K_M的性能几乎相同，但模型大小减少了4GB。
    • 反对声音：部分用户认为这种差异可能不值得关注，因为性能几乎相同。

  2. 🔥 IQ变体在低于4比特的量化中表现最佳

    • 正方观点：IQ变体通常优于旧的Q_K类型量化，尤其是在低于4比特的量化中表现出色。
    • 反方观点：部分用户认为IQ变体的性能提升并不显著，且在某些情况下可能不如其他量化方法。

  3. 💡 官方量化文件通常性能不佳

    • 支持理由：非官方量化文件（如bartowski的）通常表现更好，因为它们使用了“重要性矩阵”来提升性能。
    • 反对声音：部分用户认为官方量化文件的性能不佳可能是因为测试条件不同，而非量化方法本身的问题。

  4. 👀 Qwen2.5 32B GGUF模型支持多语言

    • 支持理由：该模型支持29种官方语言，包括葡萄牙语，用户可以尝试将其用于不同语言的任务。
    • 反对声音：部分用户质疑模型的多语言支持是否全面，是否在所有语言上都能保持高性能。

  5. 🚀 量化模型的性能差异需要进一步测试和优化

    • 支持理由：用户们提出了多种量化模型，并分享了各自的测试结果，希望进一步优化模型的性能。
    • 反对声音：部分用户认为现有的量化模型已经足够好，不需要进一步优化。

金句与有趣评论

  1. “😂 Woah that’s an impressive uptick considering the quant level O.o”

    • 亮点：用户对量化级别提升带来的性能提升表示惊讶，认为这是一个显著的进步。

  2. “🤔 Is world knowledge just another way of saying censorship or are there other stuff that’s missing from world knowledge?”

    • 亮点：用户对“世界知识”的定义提出了质疑，认为这可能与审查或其他缺失信息有关。

  3. “👀 You should also test the IQ variant quants, they are SOTA for under 4bit&below and usually quite a bit better than the older Q_K type quants.”

    • 亮点：用户建议测试IQ变体量化模型，认为它们在低于4比特的量化中表现最佳。

  4. “🚀 Just out of curiousity I run it against their official 4bit AWQ with vLLM and the same config (temp: 0.0, topP: 1.0) and got 75.12”

    • 亮点：用户分享了使用官方4bit AWQ模型进行测试的结果，提供了具体的性能数据。

  5. “🌍 Nope, 29 officially supported languages”

    • 亮点：用户澄清了Qwen2.5 32B GGUF模型支持多语言的事实，打消了其他用户的疑虑。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向正面，用户们对Qwen2.5 32B GGUF模型的性能表现表示肯定，并积极分享测试结果和见解。主要分歧点在于量化级别对性能的具体影响，部分用户认为某些量化级别的性能差异不值得关注，而另一些用户则认为这种差异是显著的，需要进一步优化。此外，用户们对模型的多语言支持和文件处理能力也提出了一些疑问和建议。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化模型的进一步优化和测试，特别是IQ变体在低于4比特量化中的表现。
  • 潜在影响：随着量化技术的不断优化，Qwen2.5 32B GGUF模型在不同任务和语言上的性能有望进一步提升，可能会吸引更多用户尝试和应用该模型。

详细内容：

标题：关于 Qwen2.5 32B GGUF 量化评估结果的热门讨论

最近，Reddit 上有一篇关于 Qwen2.5 32B GGUF 量化如何影响性能的测试帖引起了广泛关注。该帖获得了众多点赞和大量评论。原帖作者主要针对计算机科学类别进行了测试，详细列出了不同量化模型的大小、在计算机科学领域的表现以及性能损失等数据。

帖子引发了一系列热烈的讨论，主要观点包括： 有人对 Qwen2.5 在量化水平下的性能提升感到惊讶；有人感谢分享了 GGUF 相关内容；还有人指出某些量化模型的表现持续较差，并进行更多模型的测试。

有人认为应该测试更先进的量化变体，如 IQ 变体，认为其性能可能更优。也有人认为官方的量化通常效果不佳，而社区的量化更值得使用，因为其采用了新的技术，能显著提升性能。

同时，对于模型的世界知识、多语言支持、对特定文件的处理以及不同量化类型在不同场景下的表现等问题，大家也展开了深入的探讨。

比如，有人提到 Qwen2.5 存在世界知识和审查方面的问题；有人询问模型是否支持多语言，得到了肯定的答复；有人发现某些文件被模型忽略；有人好奇如何确定官方量化是否使用了重要矩阵，以及如何根据需求进行相关操作；还有人探讨了不同量化类型在特定任务中的表现和适用性。

这场讨论充分展示了大家对 Qwen2.5 32B GGUF 量化模型的关注和深入思考，为进一步优化和应用此类模型提供了有价值的参考。