原贴链接

无实质内容，仅为一个视频链接：https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1ji7oh6.mp4

讨论总结

此帖的讨论主题是关于模型量化，特别是Q2量化是否无用以及Q4是否是不破坏模型的最低量化水平（至少对于MLX而言）。大部分评论从不同角度出发，有的分享自己的量化测试结果，有的对原帖观点表示赞同或反对，还有的提出了新的量化尝试方向或者对量化相关概念（如MLX量化、gguf量化等）进行疑问探讨，整体氛围较为专业且充满技术交流的氛围。

主要观点

  1. 👍 Q4是精度和速度权衡下较好的量化选择，可作为默认值
    • 支持理由：如Q6是感觉不到损失的最佳点，Q5有瑕疵，低于Q4会出现明显问题等量化测试结果表明Q4较平衡。
    • 反对声音：有评论认为这不是一个非黑即白的事情，低于FP16都会对模型有破坏只是程度不同。
  2. 🔥 量化水平的适用性依赖模型
    • 正方观点：较大的模型在较低的量化水平下表现会好得多，不同模型在量化中的表现不同。
    • 反方观点：无明显反对观点，但部分人认为Q4普遍适用，如原帖强调Q4是最低可用量化水平（至少对于MLX而言）。
  3. 💡 Q2量化效果不佳，但Q2带有特定参数（—quant predicate mixed_2_6）生成的模型表现不错
    • 解释：部分用户通过测试发现Q2本身有拒绝回答问题等情况，但加上特定参数后表现较好，不同量化方式在不同模型上结果有差异。
  4. 👍 IQ3_M在特定模型上对rag效果良好
    • 支持理由：有用户反馈在mistral small 3.1上IQ3_M对rag效果很好。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 不只是MLX存在量化水平低时模型表现下降的情况，大多数人认为q4 - q5以下的量化水平下降幅度大
    • 解释：有人补充说明这种量化水平下降幅度大的情况在其他模型或技术中也存在。

金句与有趣评论

  1. “🤔 Q6 is the sweet spot where you really don’t feel the loss”
    • 亮点：直观地指出Q6在量化中的优势，即几乎感觉不到损失，为量化水平的比较提供了一个参考点。
  2. “👀 Q4 is where you can tell it’s reduced but it’s very acceptable and probably the best precision vs speed quant. If you don’t know where to start it’s a good ‘default’”
    • 亮点：清晰地阐述了Q4在量化中的特点，精度和速度平衡较好且可作为默认选择，是理解Q4量化水平的关键描述。
  3. “😂 It can generate coherent text and code.”
    • 亮点：在大多对Q2量化负面评价中，这一评论表明IQ2_S虽不理想但也能生成连贯文本和代码，是一种不同的声音。
  4. “🤔 I’ve used IQ2 and Q2 models with llama.cpp and they had entirely coherent responses, my issue was that the responses were incorrect. But coherent.”
    • 亮点：分享了在llama.cpp中使用IQ2和Q2模型时的特殊情况，响应连贯但不正确，为Q2量化的讨论增加了新的视角。
  5. “👀 There was a paper not so long ago reporting that when the number of parameters in B is equal or lower than the number of training tokens in T the quantisation starts to really hurt the model.”
    • 亮点：引用论文的观点来解释量化对模型的损害与模型参数和训练标记数量关系，增加了观点的权威性。

情感分析

总体情感倾向较为理性中立。主要分歧点在于Q2量化是否完全无用以及Q4是否是不破坏模型的最低量化水平（至少对于MLX而言）。支持原帖观点的人可能是基于自己在MLX中的测试经验，如Q2下模型出现明显问题；而反对者则从更宏观的角度出发，认为不应在复杂且不断发展的模型量化领域轻易下绝对结论，并且指出不同模型、不同量化方式都会对结果产生影响。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于不同量化方式（如MLX和gguf量化）在多方面（基准测试结果、内存或GPU开销、性能等）的详细比较可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果能深入研究不同量化方式的差异，可能有助于优化模型在不同设备和场景下的应用，提高模型的效率和可用性。

详细内容：

标题：关于模型量化水平的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于模型量化水平的话题引发了广泛关注。原帖指出“Q2 models are utterly useless. Q4 is the minimum quantization level that doesn’t ruin the model (at least for MLX)”，并附上了相关视频链接[https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1ji7oh6.mp4]。该帖子获得了众多点赞和大量评论，引发了对不同量化水平效果的深入探讨。

讨论焦点与观点分析： 有人认为 Q2 模型完全没用，Q4 是最低不会毁掉模型的量化水平。比如有人说：“在我的测试中，Q6 是最佳平衡点，几乎感受不到损失；Q5 仔细挑刺能发现一些不完美；Q4 能明显感到模型质量下降，但还是可以接受的，可能是精度与速度权衡下的最佳选择。低于 Q4 就开始出现明显问题。” 也有人提到硬件限制对量化选择的影响，比如“在硬件受限的情况下，比如在 ARM 平台上进行 CPU 推理，Q4 有时是默认选择。” 还有用户分享个人经历，“iq3_m 在 Mistral Small 3.1 上对 rag 效果很好”。 有人指出更大的模型往往在较低量化水平下表现更好，比如“Q2_XS 的 Mistral Large 在大多数情况下仍比 70B llama 的 Q4 更智能。” 有用户提供了相关研究链接[https://unsloth.ai/blog/dynamic-4bit][https://unsloth.ai/blog/deepseekr1-dynamic]，支持特定的量化观点。 但也有人认为量化水平并非绝对，比如“这不是一个非黑即白的问题。低于 FP16 都会对模型有损害，只是程度不同。有些程度在某些使用场景下仍是可以接受的。”

总的来说，关于模型量化水平的讨论复杂且多样，不同用户根据自己的测试和经验有着不同的看法。