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讨论总结

原帖主要讨论MLX Q2和GGUF Q2_K两种量化方法对模型性能的影响，GGUF Q2_K能保留模型大部分能力产生较好输出，而MLX Q2会破坏模型性能使其无用。评论从不同角度进行讨论，包括其他量化方法如IQ2的性能、量化的可疑之处、特定量化的条件、模型的命名现象、数据来源疑问、对原帖结论的怀疑等，整体氛围较为理性地探讨量化相关的各种问题。

主要观点

  1. 👍 MLX Q2会破坏模型性能使其无用，GGUF Q2_K能保留模型大部分能力产生较好输出
    • 支持理由：原帖中进行了对比实验得出结果
    • 反对声音：有评论者怀疑原帖结论的证明意义
  2. 🔥 不看好2位量化，认为相关量化方式可疑
    • 正方观点：从文件大小差异等方面觉得可疑
    • 反方观点：无（未提及）
  3. 💡 不同任务需求下对量化“优秀”的标准不同
    • 解释：不同角色（如创意艺术家、Python开发者、材料科学家）的需求不同，量化优秀的标准也不同
  4. 💡 选择适合需求的模型和量化方法很重要
    • 解释：避免浪费时间在调整量化参数上，选择更适合需求的模型和量化方式无需繁琐操作
  5. 💡 超低量化推荐iMatrix量化且最好来自可靠之人，推荐Q3及以上的iMatrix量化
    • 解释：评论者基于对量化的认识给出此推荐

金句与有趣评论

  1. “😂 Ever notice that models only seem to know two names…I literally cannot have an LLM write a story where the women are not named Lily or Sarah. Even when I tell it not to use those names LOL.”
    • 亮点：诙谐地指出模型命名存在固定名字现象
  2. “🤔 Some people suggested using GGUF Q2 instead of MLX Q2. The results are shocking! While MLX Q2 ruined the model and rendered it useless, GGUF Q2_K retains much of its capabilities, and I was able to get the model generate some good outputs.”
    • 亮点：直接体现原帖两种量化方法对模型性能影响的对比结果
  3. “👀 Don’t use q2. You better off use mistral nemo at q8 at that rate!”
    • 亮点：简洁地给出不使用q2量化方法，推荐使用mistral nemo的q8的建议
  4. “😉 Q2 was bad, not as bad as your video but really bad refusing to answer questions but no loops etc.”
    • 亮点：分享自己生成mlx模型中Q2的表现情况
  5. “🤓 I dont expect 2bit to be good, and the size difference sure points to the gguf here being much larger than the mlx 2bit, but those quants are kinda of shady.”
    • 亮点：表达对2位量化不看好且觉得相关量化方式可疑

情感分析

总体情感倾向较为理性中立。主要分歧点在于原帖关于量化方法比较的结论是否可靠，可能的原因是不同人对量化的理解、使用场景和经验不同。有的评论者基于自己的实验或经验支持原帖结论，而有的则从不同角度（如非自己训练量化难以证明优劣、不同任务需求下标准不同等）对原帖结论表示怀疑。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于不同量化方法在不同硬件（如特定Mac型号）、不同任务需求下的具体性能表现及量化方法优化方向的讨论。
  • 潜在影响：对模型量化领域来说，如果有更多深入的量化性能对比研究，有助于使用者选择更合适的量化方法，提高模型使用效率，对模型开发和应用有积极的推动作用。

详细内容：

标题：量化方法至关重要：MLX Q2 与 GGUF Q2_K 的性能差异引发激烈讨论

在 Reddit 上，一个关于量化方法的讨论引起了众多关注。帖子“Quantization Method Matters: MLX Q2 vs GGUF Q2_K: MLX ruins the model performance whereas GGUF keeps it useable”（https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1ji8o7p.mp4）获得了大量的点赞和评论。该讨论主要聚焦于 MLX Q2 和 GGUF Q2_K 这两种量化方法对模型性能的影响。

有人指出，MLX Q2 会严重损害模型性能，使其几乎无法使用，而 GGUF Q2_K 则能较好地保留模型的能力，并能生成不错的输出。例如，有人分享道：“GGUF IQ2 如果引擎支持会更好，使用 imatrix 量化而非静态量化能进一步提升性能。” 还有人认为：“Q2_K 实际上是 Q2.5，所以结果不令人惊讶。”

不过也有人提出疑问：“你确定 MLX 只是量化得不好吗？之前也有不好用的 GGUF 发布过。你能测试一下来自不同 hf 的相同大小的 MLX 吗？”有人回应称是量化不好，且 GGUF 比 MLX 大很多，生成大小相似的量化后性能有了很大提升。

对于低于 Q4 的量化，有人表示 IQ 量化在相同的 BPW（文件大小相同）下比 Q 量化更好，但在 CPU 上速度会慢两倍，如果不在 GPU 上运行则速度差异明显。有人在五年前的 Ryzen 5 上测试，发现速度确实慢了两倍，但只是未卸载到 GPU 的层。

有人认为，由于受内存带宽限制，速度慢点没关系，IQ 通常会更好。也有人提到在 M3/M4 GPU 上，i - quants 的速度比 k - quants 快。

有人在自己生成 MLX 量化时发现，Q2 效果不好，但通过调整参数生成的稍大模型表现不错。还有人分享了相关模型链接，如：https://huggingface.co/ObeJ/Mistral-Small-24B-Instruct-2501-Q2_K-GGUF 、https://huggingface.co/bartowski/mistralai_Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503-GGUF/blob/main/mistralai_Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503-IQ2_XXS.gguf 。

有人好奇使用的系统或 WebUI，得知是 LM Studio。有人对在 CPU 还是 GPU 上运行进行了讨论，有人称在 Mac 的 M1 Pro 上表现就这样。

然而，也有人质疑这并不能确切证明什么，因为量化的信息不充分，除非自己训练和量化，否则很难有明确结论。还有人认为不同模型在不同任务中的表现不同，选择适合任务的模型和量化方法很重要，并且提到有衡量量化损害程度的基准。

这场讨论展示了关于量化方法的不同观点和实践经验，为相关领域的研究和应用提供了有价值的参考。但究竟哪种量化方法更优，仍需根据具体情况进一步探索和验证。