兩週極限實測：RTX 5080 上大模型量化對決，Q4 以上差異微乎其微

• 作者在 16GB 顯示卡（RTX 5080 級別）上進行了長達兩週的 LLM 量化模型正面對決測試。 • 測試結果顯示，Q4 以下的量化會明顯造成模型能力受損，但 Q4 以上多數量化的表現在統計上幾乎沒有差別。 • 實驗發現 QAT（量化感知訓練） 若運行在不匹配的量化位元上，表現會大幅劣化，必須確保訓練與執行配置一致。 • 相較於密集模型，MoE 模型受量化影響的程度較小。 • 這次測試刻意使用短對話（2 至 4 則訊息），旨在確認模型核心結構是否因量化過程而受損，而非壓力測試。

作者指出：「高於 Q4 的多數量化在測試中統計上無法區分，這與社群原本的共識不符，但數據就是如此顯示。」 • 未來幾輪測試將擴展至 DevOps、程式碼編寫與長對話任務，屆時預期能更全面地評估速度與準確度的權衡取捨。