本地 LLM 实测：注意力后端、KV Cache 量化与 4-bit 权重的精度漂移
同一份模型权重，在官方演示里对答如流，部署到本地却频繁表现失常：长上下文读到后半段输出开始漂移，量化版本连工具调用都闭合不了。Level1Techs 论坛上一篇带完整数据的受控实验《Why your local LLM feels dumber than it is》把原因指向了推理软件栈：从注意力算子到量化 kernel，每一层都在改变下一个 token…
同一份模型权重，在官方演示里对答如流，部署到本地却频繁表现失常：长上下文读到后半段输出开始漂移，量化版本连工具调用都闭合不了。Level1Techs 论坛上一篇带完整数据的受控实验《Why your local LLM feels dumber than it is》把原因指向了推理软件栈：从注意力算子到量化 kernel，每一层都在改变下一个 token…
大模型量化详解：从 FP16 到 Q4KM 该怎么选 本地部署大模型时，你一定会遇到一个问题：该下哪个版本？HuggingFace 上同一个模型往往有十几个文件——Q4KM、Q5KS、Q80、FP16……它们之间到底差多少？选错了要么跑不动，要么浪费内存。 这篇文章把量化的原理、各级别的真实区别、以及不同硬件该怎么选一次讲清楚。 量化在做什么 一个训练好的模…
