Unsloth GLM-4.7-GGUF量化问题

Community#quantization📝 Blog|分析: 2025年12月28日 08:31
发布: 2025年12月28日 08:08
1分で読める
r/LocalLLaMA

分析

这篇来自r/LocalLLaMA的Reddit帖子突出了用户对Unsloth的GLM-4.7 GGUF模型的不同量化级别(Q3_K_M vs. Q3_K_XL)的大小和质量的困惑。用户感到困惑的是,按理说“损失更小”的Q3_K_XL版本比Q3_K_M版本的文件大小更小,尽管预期更高的平均比特数应该导致更大的文件。该帖子寻求对这种差异的澄清,表明可能对量化如何影响模型大小和性能存在误解。它还揭示了用户的硬件设置以及他们测试模型的意图,展示了社区对优化LLM以供本地使用的兴趣。
引用 / 来源
查看原文
"I would expect it be obvious, the _XL should be better than the _M… right? However the more lossy quant is somehow bigger?"
R
r/LocalLLaMA2025年12月28日 08:08
* 根据版权法第32条进行合法引用。