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简而言之：14B模型8位量化或者27B模型4位量化可能更好。如果不进行大量的基准测试，仅使用有限的测试场景进行偶然观察可能无法得到正确的结果，所以想知道社区内是否已经有了成熟的共识，即在以下限制条件下，这两个模型中哪个性能会更好：14B模型（例如gemma3）8位量化与27B模型4位量化。1. VRAM最大限制为20GB（基本上是Mac M4 mini的24GB URAM中的20GB）；2. 需要大的上下文窗口（最小32K，在某些情况下可能是64K甚至128K，如果VRAM允许，并且输出token/秒也要可接受）；3. 响应质量（幻觉、相关性、重复性、偏差、语境理解问题等）。这些答案对于其他模型（例如phi4或者llama - 3.3）是否也基本适用呢？

讨论总结

原帖询问在VRAM有限、需要大的上下文窗口以及对响应质量有要求的情况下，14B @ 8Bit和27B @ 4Bit哪个模型更好，并且想知道是否有社区共识，还探讨对其他模型是否适用。评论从不同角度进行分析，有从量化角度分析模型性能的，有分享测试结果的，有针对特定设备阐述模型适用性的，也有给出技术建议和推荐其他模型的，整体讨论氛围理性且专注于技术探讨。

主要观点

  1. 👍 在不使用低于Q4量化的情况下，大模型性能更佳。
    • 支持理由：无（未提及反对声音）
  2. 🔥 对于原帖所需的上下文量，应该运行27B在3 bits的情况。
    • 正方观点：根据对模型和上下文的理解给出此建议。
    • 反方观点：无（未提及）
  3. 💡 14b q_8模型信息少且更精确，27b q_4模型信息多但不够精确。
    • 解释：数据挖掘成功与模型的提示和推理过程有关，小模型信息有限，大模型知识范围更广但低量化精度有注意力等问题。
  4. 💡 对于原帖使用场景应重点关注KV量化影响而非模型量化影响。
    • 解释：当上下文超过32k时要测试模型在整个上下文中完成任务的能力，所以要关注KV量化影响并构建测试。
  5. 💡 模型性能依赖于使用场景。
    • 解释：例如写日语时受量化影响比写英语时更大。

金句与有趣评论

  1. “😂 Bigger model would almost always perform better if you’re not using quants lower than Q4.”
    • 亮点：简洁地阐述了大模型在一定量化条件下的性能优势。
  2. “🤔 For you to have the amount of context you need, you will have to run 27B at 3 bits.”
    • 亮点：针对原帖上下文需求给出27B模型特定量化下的运行建议。
  3. “👀 custodiam99: 14b q_8 -> less information, more precise. 27b q_4 -> more information, less precise. That’s it really.”
    • 亮点：直观对比了14B和27B模型在不同量化下的信息特点。
  4. “😎 For your use case, you really need to focus more on the KV quantization impact rather than the model quantization impact.”
    • 亮点：提出不同于一般关注模型量化的新观点，强调KV量化影响。
  5. “🤓 One thing not many people mention is it also really depends on the use case.”
    • 亮点：指出模型性能与使用场景相关这一容易被忽视的点。

情感分析

总体情感倾向较为中性，主要分歧点在于不同模型在特定条件下（如不同量化、不同上下文、不同任务类型等）的性能表现。可能的原因是不同的用户有不同的设备、任务需求以及对模型的使用经验。

趋势与预测

  • 新兴话题：qwen 2.5系列可能引发后续讨论，因为有评论推荐且提及它在M4上的良好表现。
  • 潜在影响：对人工智能模型在不同场景下的优化选择有参考意义，有助于推动相关模型针对特定需求（如VRAM限制、特定语言任务等）的改进。

详细内容：

《关于模型量化与性能的热门讨论》

近日，Reddit 上一篇题为“14B @ 8Bit or 27B @ 4Bit – T/s, quality of response, max context size in VRAM limits”的帖子引发了热烈讨论。该帖在短时间内就获得了众多关注，评论数众多。帖子主要探讨在特定约束条件下，即 VRAM 限制在最大 20GB、需要大的上下文窗口以及考虑响应质量的情况下，是选择 14B 模型 @ 8bit 还是 27B 模型 @ 4bit 能有更好的性能表现，并思考这种结论是否能适用于其他模型。

讨论焦点与观点众多。有人表示，更大的模型在不使用低于 Q4 的量化时通常表现更好。还有人分享了上周进行的测试结果，并指出 Gemma 3 27B Q4KM 可以在特定机器上运行。

对于此话题，有不少见解和观点。有人认为，鉴于上下文要求，可能无法在内存中容纳 27B 模型，除非进行层卸载，但这会影响速度。也有人分享了自己的个人模型使用偏好和经验，比如 Phi4 适用于某些特定任务，Gemma3 用于某些需要创造力或图像处理的任务等。还有人提到，如果不能进行云计算，就需要从本地可运行的模型中尽力挖掘性能。

在个人经历和案例分享方面，有人表示自己拥有 32GB 统一内存的 MacBook pro M1，使用 Gemma 3 27B 时，在 Q4_K_M 下最多能为模型的上下文容纳约 16k，在 Q8 时可能容纳 20k 上下文。

有趣或引发思考的观点也层出不穷。比如有人认为，对于所需的上下文量，可能需要将 27B 运行在 3 位。还有人指出 14b q_8 信息少但更精确，27b q_4 信息多但不那么精确。

总的来说，这场讨论揭示了在模型选择和量化方面的复杂性和多样性，不同的观点和经验为大家提供了丰富的参考，但对于具体的选择，还需要根据实际情况进行权衡和测试。