标签：模型量化

2026-07-12andy阅读(66)

随着大语言模型（LLM）在生产环境中的广泛部署，推理效率已成为制约应用落地的核心瓶颈。2026年的今天，从DeepSeek V4到Claude Sonnet 4，模型参数规模持续增长，但硬件算力的提升速度远跟不上模型规模的增长速度。如何在有...

2026-07-10andy阅读(52)

引言：从模型到服务的最后一公里 2024年以来，开源大语言模型呈现爆发式增长，尤其是 DeepSeek V2/V3、Qwen2.5、Yi 等国产模型在推理能力上不断突破，接近甚至部分超越了闭源商业模型。然而，训练一个优秀的模型只是第一步——...

2026-07-06andy阅读(64)

引言：为什么模型量化成为大模型落地的关键瓶颈 2024年以来，大语言模型（LLM）的参数规模竞赛已经进入一个微妙阶段——模型能力在持续提升，但部署成本成为了横亘在大多数企业与开发者面前的现实障碍。以Llama 3.1 70B为例，其FP16...

2026-07-03andy阅读(93)

引言：推理成本正在经历一场”静默革命” 2024年初，调用GPT-4 API处理100万token的成本约为30美元。到了2026年中，这个数字已经跌到了不足3美元——降幅超过90%。这并不是某个单一技术突破的结果，...

2026-06-28andy阅读(80)

引言：为什么需要模型量化 在深度学习模型从研发走向生产的过程中，模型量化（Model Quantization）是一个绕不开的关键环节。随着Transformer、LLM等大模型规模的不断增长，模型的存储体积、推理速度和能耗成为制约落地的核...