原贴链接

我们都喜欢DeepSeek R1蒸馏模型。它仅用15亿参数就能解决脑筋急转弯问题，这是普通30亿参数模型做不到的。然而，量化的DeepSeek - R1 - 蒸馏模型通常会损失高达22%的精度，这使其用途受限。我们用NexaQuant解决了这种权衡问题，将DeepSeek R1蒸馏模型压缩到原大小的1/4（4位）同时保持原始精度。我们在Hugging Face上开源了NexaQuant DeepSeek - R1 - 蒸馏 - Qwen - 1.5B和DeepSeek - R1 - 蒸馏 - Llama - 8B。它们与你喜爱的基于llama.cpp的项目兼容，如Ollama、LMStudio、Jan AI、AnythingLLM、Nexa - SDK等。现在就试试并告诉我们你的想法。#基准测试 完整博客与基准测试：https://nexa.ai/blogs/deepseek - r1 - nexaquant。这里有一个标准Q4_K_M和NexaQuant - 4Bit处理常见投资银行脑筋急转弯问题的比较。NexaQuant在精度上表现出色，同时将模型文件大小缩小了4倍。

讨论总结

原帖主要介绍了NexaQuant对DeepSeek R1 Distill模型量化的成果，在保持原始精度的情况下将模型压缩到1/4大小，并开源了相关模型。评论中一部分人对发布内容表示认可，也有很多人对量化策略提出疑问，包括如何做到保持精度、能否扩展到4位以上或应用于完整模型等。此外，大家还提到了自己感兴趣的模型，表达了对特定模型进行量化的需求，以及对模型在不同设备上运行情况的讨论，还有部分评论者针对原帖中的一些未明确内容进行提问。

主要观点

  1. 👍 对发布内容表示认可和看好。
    • 支持理由：原帖带来了有价值的模型量化成果。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 对原帖提到的量化策略存在疑问，尤其是如何保持精度。
    • 正方观点：原帖未详细说明量化策略却宣称能保持精度，评论者希望了解更多。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 希望看到更多模型有类似的量化操作。
    • 解释：评论者提到了多个自己感兴趣的模型，希望能进行类似的量化。
  4. 💡 对模型在不同设备上的运行情况进行讨论。
    • 解释：如不同内存设备下用户倾向运行不同模型。
  5. 💡 原帖基准测试结果受到质疑。
    • 解释：有评论者重复测试得到不同结果，认为原帖测试不能体现新量化格式价值。

金句与有趣评论

  1. “😂 1.5B来解释火是不明智的。”
    • 亮点：在众多关于模型的讨论中，突然出现一个关于火的独特且幽默的观点。
  2. “🤔 I wonder how big is difference for Q8.”
    • 亮点：体现出对Q8差异的好奇，这是关于模型量化的一个关注点。
  3. “👀 It would be cool if you released quantization code and quantized image generation models shown in the blog, so that this quantization can be applied more widely.”
    • 亮点：提出了希望发布更多内容以推广量化应用的想法。
  4. “😎 Are you planning on developing lower bpw quantization down the road? Like 3 - bit for example.”
    • 亮点：关注到量化技术未来发展方向。
  5. “🤨 Very impressive work, awesome job! It appears you are using LM - Studio community quants. These were done without imatrix which significantly improves performance especially at lower precisions like 4 bit.”
    • 亮点：认可工作成果的同时提出量化比较相关的疑问。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大部分评论者对原帖发布的成果表示认可和感兴趣。主要分歧点在于原帖的量化策略方面，如如何保持精度、是否能扩展应用等，原因是原帖在宣传成果时未给出足够的技术细节。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于模型量化技术改进以及不同模型量化效果对比的讨论。
  • 潜在影响：如果模型量化技术不断发展，可能会让更多人能够在个人设备上运行较大的模型，推动相关模型在更多领域的应用。

详细内容：

《Reddit 热门讨论：量化 DeepSeek R1 蒸馏模型的新突破与争议》

在 Reddit 上，一则关于量化 DeepSeek R1 蒸馏模型的帖子引起了广泛关注。原帖称，DeepSeek R1 蒸馏模型虽能以 1.5B 参数解决难题，但量化后的模型常损失高达 22%的准确率。不过，通过 NexaQuant 成功将模型压缩至原大小的 1/4（4 位），同时保持了原准确率，并开源了相关模型。该帖子还提供了多个链接，包括模型在 Hugging Face 上的地址和相关的博客与基准测试。此帖获得了众多点赞和评论，引发了关于模型性能、适用场景以及量化策略等方面的热烈讨论。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人对其他蒸馏模型的发布表示期待，如“Accomplished_Yard636”询问是否会发布其他蒸馏模型。对于使用较多的模型，用户也各有偏好，像“Accomplished_Yard636”常用 Qwen 32b，“solomars3”则认为 DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 14B 非常出色。

有用户分享个人经历，如“gelomon”表示该模型比 Ollama 的 8b 模型更快，英特尔集成显卡能达到 12t/s，而 Ollama 模型仅 6 - 10t/s，但也提到响应没有思考部分且更详细。

在观点分析方面，存在不同声音。有人对新的量化策略表示好奇，如“its_just_andy”询问量化策略的细节。“phazei”认为博客中关于如何保持质量的实际信息不多。也有用户对模型的适用性提出疑问，如“AlanzhuLy”探讨了不同内存设备适用的模型。

关于量化策略，“dampflokfreund”提出了两个问题，包括与 imatrix 量化的比较以及对特定指令集的支持。

同时，讨论中也有共识，大家普遍对新的量化技术表现出关注，并期待其能在更多场景中发挥作用。

总的来说，这次关于量化 DeepSeek R1 蒸馏模型的讨论充满了多样性和争议，反映了大家对新技术的期待和谨慎态度。未来，我们期待能看到更多关于这一技术的详细信息和实际应用效果。