部署本地 Qwen,按显存、答题和耗时比较量化版本

Servasyy 在本地比较多种 Qwen 量化配置,分别记录权重文件大小、运行显存、答题结果和耗时。
实战评级
已达成作者完成本地部署并公开测试记录,给出了多种量化与上下文配置下的显存、速度和答题数据。
数据来自作者自己的环境。部分短题结果跨轮,适合参考选型和设计复测。
- 具体怎么做
- 1. 先查专用显存或 Mac 统一内存,为模型和上下文缓存分别留预算。 2. 选择机器能载入的量化版本,先用短任务跑通,再记录实际显存与生成速度。 3. 比质量时尽量给各版本相同题目。另用长文场景测长上下文,把窗口设置、缓存精度和是否开启推测解码一起记下来。
- 做到了什么
- 作者报告,Q4_K_M 在所列 32K、q4 KV 配置下用到 16,338 MiB;在作者列出的 72 道短题汇总中得 47 分,Q2_K_XL 得 41 分。作者也注明这组分数来自非同轮配对,另一次严格配对测试未看出差异。
- 上手要点
- 按自己的题目和机器复测。生成快慢取决于任务长度、缓存配置和量化方式,权重文件大小也和实际显存占用不同。
你可以这样试
使用 ChatGPT为【硬件配置】设计一张本地模型选型表。对两种可载入的量化版本用同一组短题和长文任务,记录题目、版本、上下文窗口、实际显存、用时和答对数,注明哪几项能直接比较。
查看原始来源 ↗2026-08-23