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我正在CPU上运行，所以相互测试十几个量化（结果）不会很快，很想听听其他人的经验。

讨论总结

原帖作者因在CPU上运行测试qwen2.5 - coder:32b的量化比较速度慢而寻求他人经验。评论者从多个方面进行回应，包括分享量化测试的方法（如通过斐波那契数列等）、不同量化在不同场景下的表现（如小模型和大模型适用的量化、不同量化在CPU上的速度提升情况等）、基准测试结果、代码补全任务中模型的表现以及一些与量化相关的假设等，整体是围绕量化比较展开的技术交流讨论。

主要观点

  1. 👍 测试模型和量化可通过让模型完成斐波那契数列来进行
    • 支持理由：评论者分享自己通过这种方式测试模型和量化的经验。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 在Qwen 2.5小变体上2bit量化效果不佳
    • 正方观点：评论者通过自己的测试得出该结论。
    • 反方观点：无
  3. 💡 Q4_0_8_8量化可能适用于CPU以获取提示处理速度
    • 正方观点：有评论者指出该量化能在CPU上获得提示处理速度。
    • 反方观点：有评论者指出在旧CPU上和q4_0相比没有实质改进。
  4. 💡 Qwen自己对部分量化做过相关工作，其文档在开放权重模型中是比较全面的
    • 正方观点：评论者指出Qwen做过量化工作且文档全面。
    • 反方观点：无
  5. 💡 Qwen 2.5 1.5B在代码补全方面表现较好（有特定条件）
    • 正方观点：评论者指出在有代码库级别的模板时表现较好。
    • 反方观点：有评论者称在Pycharm上使用体验不佳。

金句与有趣评论

  1. “😂 我通常通过迫使模型完成斐波那契数列来测试模型和量化，即给出1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34的提示，看看模型能记住数列多远。”
    • 亮点：提供了一种独特的测试模型和量化的方法。
  2. “🤔 有趣但有点傻的是，小的Qwen 2.5变体上2bit量化效果不好。”
    • 亮点：简洁地总结小变体上2bit量化的效果。
  3. “👀 kryptkpr：GGUF q4km is 4.87bpw which is very different from exl2 4.0bpw, this is right at the inflection point and causes this weird "I use Q4 and it’s fine" vs "Q4 is brain - dead" dichotomy here in Reddit.”
    • 亮点：指出了GGUF q4km与exl2的bpw值差异及带来的不同观点。
  4. “💡 Everlier: To be honest, if that’s a code completion (not code chat or agentic coding) use - case, even Qwen 2.5 1.5B does the trick surprisingly well (especially with repo - level template).”
    • 亮点：阐述了Qwen 2.5 1.5B在特定代码补全情况下的表现。
  5. “👍 Qwen have done it themselves for some quants.”
    • 亮点：表明Qwen自己做过部分量化工作。

情感分析

总体情感倾向是中性的，主要是技术交流讨论。分歧点在于不同量化在不同场景下的表现，例如在CPU上不同量化的速度提升情况、Qwen 2.5 1.5B在不同环境下的代码补全表现等。可能的原因是不同的硬件环境、模型版本和使用场景等因素影响量化的效果。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于不同量化在特定任务（如代码生成等）中的实际表现对比的讨论。
  • 潜在影响：对使用qwen2.5 - coder:32b的用户在选择量化时有一定的参考价值，也有助于推动相关量化技术在模型优化中的发展。

详细内容：

标题：关于 qwen2.5-coder:32b 量化比较的热门讨论

在 Reddit 上，一篇题为“Has anyone done a quant comparison for qwen2.5-coder:32b?”的帖子引起了广泛关注。帖子中，作者表示由于在 CPU 上运行，对多种量化方式进行逐一测试速度较慢，希望听听他人的经验。此帖获得了众多的评论和互动。

讨论的焦点主要集中在不同量化方式的效果和适用场景。有人通常通过让模型完成斐波那契数列来测试模型和量化，或者让其完成 1 到 6 的序列以测试对数学的基本理解。有趣的是，2 位量化在小型 Qwen 2.5 变体上表现不佳，对于较小模型建议使用 4 位或 8 位量化，而较大变体 2 - 3 - 4 位应该也可以。还有人上传了不同位的量化到https://huggingface.co/collections/unsloth/qwen-25-coder-6732bc833ed65dd1964994d4 。

有用户表示在 4bpw exl2 上运行 aider 基准测试，其表现略优于官方基准，认为 4 位左右的量化仍然是比较合理的选择。有人分享自己得到了 74.4 的分数。

关于特定的量化方式，有人指出想要的量化是 Q4_0_8_8 量化，可以提高 CPU 的提示处理速度；也有人认为这可能是针对 ARM 特定的加速，对于 x86_64 CPU 可能并非如此。还有人表示一些最近的提交为 AVX 优化了这些量化，但自己尚未亲自测试。有人成功下载并运行，发现即使在自己的 CPU 上也能提升提示处理速度。

有人认为对于没有 GPU 只能选择 CPU 的情况，不同的量化方式效果也有所不同。比如对于 32b q4_k_m，能得到 5.5 提示 tk/s 和 2.3 响应 tk/s 的速度。

有人提到对于代码完成的使用场景，甚至 Qwen 2.5 1.5B 也能有不错的表现，特别是使用作者的 FIM 模板和非指令模型。

讨论中的共识在于不同的量化方式在不同的硬件和使用场景下效果各异，需要根据具体情况进行选择和测试。特别有见地的观点是指出了不同量化方式的适用条件和可能的优化方向，丰富了大家对这个问题的理解。

然而，对于一些量化方式在特定情况下的表现，仍存在争议和不确定性，需要更多的实际测试和数据来验证。

总之，关于 qwen2.5-coder:32b 的量化比较讨论为大家提供了丰富的信息和思考方向，但仍有待进一步的探索和实践来得出更明确的结论。