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我刚开始运行本地大型语言模型（LLM），如果我的问题比较幼稚请见谅。我正在运行Ollama，试图弄清楚以下Llama 3.3模型中哪个性能最佳，或者更确切地说，它们的性能权衡到底是什么。列出的模型有：70b - instruct - fp16（在我的系统上太慢）、70b - instruct - q2_K、70b - instruct - q3_K_M、70b - instruct - q3_K_S、70b - instruct - q4_0、70b - instruct - q4_1、70b - instruct - q4_K_M、70b - instruct - q4_K_S、70b - instruct - q5_0、70b - instruct - q5_1、70b - instruct - q5_K_M、70b - instruct - q6_K、70b - instruct - q8_0。据我所知，qX中的X表示位宽，但K、K_M和K_S到底代表什么呢？我在哪里可以找到这些变体的性能比较（速度和质量）呢？

讨论总结

原帖作者想知道Llama 3.3的量化模型中哪个性能最佳，包括速度和质量的权衡等，自己在运行Ollama时遇到一些模型运行的问题。评论者们纷纷根据自己的经验给出建议，有的分享了不同量化版本在质量和速度上的表现，有的解释了量化模型标识的含义、量化原理，还有的提到了硬件要求以及模型迁移中的兼容性问题等。总体氛围是比较积极的技术交流，大家都在尽力为原帖作者解答疑惑。

主要观点

  1. 👍 Q5_K_M在质量和速度上达到较好平衡。
    • 支持理由：在部分评论者的经验中，Q4及以下版本质量有可察觉的下降，而Q5、Q6、Q8和FP16之间没有明显质量差异，所以Q5是较好选择。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 优先选择Q8_0（若能适配）。
    • 正方观点：Q8是近乎无损且内存使用减半，相比fp16/bf16版本更有优势。
    • 反方观点：Q8可能对GPU要求过高，取决于模型大小和GPU容量。
  3. 💡 不推荐低于4的量化。
    • 解释：较大量化通常质量更好但更慢，低量化可能导致质量下降。
  4. 💡 K - 量化使模型更高效、快速和优秀。
    • 解释：例如Q4_K变体比原始Q4更高效，这是因为K - 量化的特性。
  5. 💡 q4_K_S等k量化多数参数用INT4但最重要参数保留为FP16，尺寸比q4_0大但性能更好。
    • 解释：这是k量化的原理，使得在性能上有一定提升。

金句与有趣评论

  1. “😂 我尽可能运行Q5_K_M，因为在我的经验中Q4（尽管很小）质量下降开始变得明显，尤其是更低版本。”
    • 亮点：直观地表述了Q5_K_M在质量上相对Q4的优势。
  2. “🤔 对我来说，Q5是完美质量和速度之间的完美平衡。”
    • 亮点：简洁地概括了Q5在质量和速度平衡方面的特性。
  3. “👀 q4_0 means each parameter is quantized from FP16 to INT4, thus using 25% of the original space.”
    • 亮点：清楚地解释了q4_0的量化原理。
  4. “😎 1. Pick Q8_0 if it fits. There is practically no point to run fp16/bf16 versions since Q8 is nearly loseless with half of the memory usage.”
    • 亮点：明确给出了选择Q8_0的理由。
  5. “👍 Anything below Q4 will lead to serious quality degradation.”
    • 亮点：强调了Q4以下量化的质量风险。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家都在积极分享自己的知识和经验来解答原帖作者的问题。主要分歧点在于不同量化模型的性能评价上，例如对于Q8_0的推荐存在争议，这可能是因为大家的硬件环境、使用场景不同导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化模型大小与预期不符的原因探讨，可能会引发更多关于量化过程中除了量化本身还有哪些因素影响模型大小的讨论。
  • 潜在影响：有助于更多在运行本地LLMs时遇到类似问题的人选择合适的量化模型，提高模型运行效率，也可能会推动相关技术文档的完善或者量化技术的改进。

详细内容：

标题：探索 Llama 3.3 量化模型的性能差异

在 Reddit 上，一个关于“哪里能找到 Llama 3.3 哪种量化表现最佳”的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论数众多。原帖中，作者列举了一系列的 Llama 3.3 模型，如70b-instruct-fp16、70b-instruct-q2_K等，并对这些模型的性能权衡感到困惑，还想知道K、K_M和K_S的含义，以及在哪里能找到这些变体的性能比较。这篇文章将深入探讨这场讨论中的核心观点和争议。

在讨论中，有人表示，自己尽可能运行Q5_K_M，因为经验表明，Q4的质量下降开始变得明显，而Q5在质量和速度之间达到了完美平衡。K的量化采用不同的位大小，有更智能的舍入方式来减少内存使用。S和M分别代表小和中，小的精度较低但使用内存更少。

有人提出了一个经验法则：能选Q8_0就选；选择能适配的最大K量化；在 GPU 上需要低于Q4时，选择最大的IQ量化；需要低于Q3时，考虑运行较小的模型。也有人指出，Q4_0在某些特定情况下可能运行得更快。

还有人详细解释了不同量化方式的原理和特点。比如，q4_0是将参数从FP16量化到INT4，q4_k_s等k量化方式对重要参数保留FP16，性能更好。K量化是一个多层量化系统，会根据矩阵的重要性进行不同程度的量化。

有人认为，Q4及以上的量化效果较好，但Q4已过时，K变体更高效。也有人分享了自己在不同硬件和使用场景下的经验，比如拥有 128GB 共享内存的用户表示运行大模型只是速度慢。

然而，讨论中也存在一些争议和不同看法。有人认为Q8_0太大不适合某些情况，有人对不同量化方式的性能评价存在差异。

总之，这场关于 Llama 3.3 量化模型的讨论十分丰富和深入，为大家在选择合适的量化模型时提供了多种参考和思考。