用於電商搭建自運營的模型選擇qwen3.6 27b 用Q4還是Q8合適

[kop wang]

Q4量化和Q8量化的差距不是质的差距。所以Q4不够用的话，90%的可能性是Q8也不行。
而且不够聪明其实有很多个维度的解释，楼主可以晒出你的模型启动全参数，这样可以更综合的判断问题

[Gavin2024]

@kop-wang 討教一下，q4和q8區別是什麼呢？ 我一直不太明白，不是專業技術人員， 簡單理解為壓縮率的差別，所以以為q8會聰明很多。

[kop wang]

@Gavin2024 大致是这样的，认真来说是精度的区别，一个是4bit精度，一个是8bit精度。而且严格来说，他不是“损失”，他是和全量模型之间的“区别”。这个“区别”是中性词汇，只不过我们更讨厌不稳定，所以把他理解为损失。

至于说这个“区别”，也就是KL散度，可以看下图：

[AGI]

看你硬件，q4相比q8有些许差距，幻觉会多一些，q6是甜品级别的，不行就上q5，看你硬件。lm studio和llama.cpp差距较大，用llama.cpp吧，论坛很多帖子。

你要说你的硬件，你的参数

[566656661]

@AGI

lmstudio不是llama.cpp的fork嘛

而且電商估計要並發, llama.cpp不太合適吧？

[Gavin2024]

@AGI 13600kf 32gb內存， 3090 24gb+3080 10gb。 想添加3060 12gb， 湊到46gb顯存

[kos or]

@Gavin2024 真的 VRAM 太缺了～不得不

[AGI]

@Gavin2024 这个需要你测试了，46g用q6就可以，再高了，收益不值得。需要测试你的上下文和并发数的取舍，这个只能根据你的情况调试。没有你实际使用情况，谁也无法给你具体参数。

[AGI]

@566656661 这个我还真不清楚，我只知道parallel 上下文是互相隔离的啊，应该不会影响吧

[566656661]

@AGI

llama.cpp的架構只適合單人使用啊, 并發的請求處理是一個接一個