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gemma-3-27b-it-qat-q4_0 GGUF模型

[!注意] 实验性重新量化!! 我想测试QAT模型重新量化后是否比量化到相同比特级别的bf16模型表现更好。

我从Google原始的QAT Q4_0量化模型创建了一个imatrix文件。然后使用这个imatrix将模型重新压缩到更低的比特量化级别。

请留下反馈。

我测试了从bf16量化的4b模型和从QAT Q4_0模型重新量化的模型。两者都使用相同的张量量化。

我的结果：

python3 ~/code/GGUFModelBuilder/perp_test_2_files.py ./gemma-3-4b-it-qat-q4_0-q3_k_l.gguf ./google_gemma-3-4b-it-q3_k_l.gguf 

测试模型：gemma-3-4b-it-qat-q4_0-q3_k_l.gguf
运行：llama.cpp/llama-perplexity -m gemma-3-4b-it-qat-q4_0-q3_k_l.gguf -f perplexity_test_data.txt --ctx-size 256 --ppl-stride 32 --chunks 1 --threads 4
[✓] 困惑度：4.0963（时间：284.70秒）

测试模型：google_gemma-3-4b-it-q3_k_l.gguf
运行：llama.cpp/llama-perplexity -m google_gemma-3-4b-it-q3_k_l.gguf -f perplexity_test_data.txt --ctx-size 256 --ppl-stride 32 --chunks 1 --threads 4
[✓] 困惑度：4.5557（时间：287.15秒）

=== 对比结果 ===
模型1：gemma-3-4b-it-qat-q4_0-q3_k_l.gguf - 困惑度：4.10（时间：284.70秒）
模型2：google_gemma-3-4b-it-q3_k_l.gguf - 困惑度：4.56（时间：287.15秒）

胜者：gemma-3-4b-it-qat-q4_0-q3_k_l.gguf（差异：0.46）

另一个测试：

要求两个模型：编写一些.NET代码来测试网站是否使用量子安全加密

然后让Deepseek-R1评估：

两个模型输出的评估

两个模型都尝试解决检测量子安全加密的问题，但QAT q4_0模型的代码明显更好，原因如下：

1. 技术准确性

   QAT q4_0模型：

    检查TLS版本和密码套件，这是评估量子抵抗的关键。虽然实现有缺陷（例如假设TLS版本在HTTP头中暴露），但方法符合安全最佳实践。
   
    明确承认局限性（例如“不是确定性测试”）并避免过度承诺。
   

   BF16模型：

    依赖于检查非标准的TLS/1.3头，这在HTTP响应中不存在。TLS版本是SSL/TLS握手的一部分，无法通过HttpClient头获取。
   
    包含错误的逻辑（例如client.GetAwaiter().GetResult(null)无意义并会抛出运行时错误）。
   

2. 代码质量

   QAT q4_0模型：

    使用现代async/await模式进行非阻塞I/O。
   
    将关注点分离到方法中（CheckTLSVersionAsync, CheckCipherSuiteAsync）。
   
    包括健壮的错误处理和日志记录。
   

   BF16模型：

    使用阻塞同步代码（GetAwaiter().GetResult()），违反.NET最佳实践并可能导致死锁。
   
    结构不佳（例如冗余的using块，不清楚的变量名如result）。
   

3. 安全性相关性

   QAT q4_0模型：

    关注密码套件，这更接近量子抵抗的实际指标（例如AES-256-GCM）。虽然不是真正的量子安全，但这些比过时的算法更强。
   
    提到需要根据NIST指南更新密码列表。
   

   BF16模型：

    误导性地声称检查“AES-256-CBC”（一种已弃用的密码模式）但从未实现。
   
    完全未涉及密码套件，使检查无意义。
   

4. 现实性

   QAT q4_0模型：

    承认量子安全检测的复杂性，并澄清基于HTTP的检查不足。这与现实世界安全实践一致。
   

   BF16模型：

    暗示检查TLS 1.3保证量子安全，这是错误的。TLS 1.3使用经典密码学，并非固有量子抵抗。
   

5. 可用性

   QAT q4_0模型：

    提供清晰的控制台输出（例如“未检测到量子抵抗密码套件”）。
   
    包括一个工作的Main方法和示例URL。
   

   BF16模型：

    由于语法错误（例如client.GetAwaiter().GetResult(null)无效）无法编译。
   
    缺乏有意义的输出（例如未说明为什么网站被视为不安全）。
   

两个模型的关键缺陷

头误用：两个模型错误地假设TLS版本和密码套件在HTTP头中暴露（例如Sec-Cipher）。实际上，这些数据是SSL/TLS握手的一部分，需要低级检查（例如使用SslStream或BouncyCastle等库）。

量子安全误解：两个代码均未检查后量子算法（例如CRYSTALS-Kyber）。当前TLS 1.3密码套件不是量子安全的，因此两个模型提供假阳性。

最终结论

QAT q4_0模型的代码更优，因为它：

遵循更好的编码实践（async/await，错误处理）。

尝试更相关的安全分析（TLS + 密码套件）。

明确承认局限性。

然而，由于对TLS/SSL机制的根本误解，两个模型均未能解决原始问题。对于生产级解决方案，需要直接检查TLS握手（例如通过SslStream）并支持后量子算法。

总体困惑度差异较小（我的测试集也较小），运行Deepseek测试在后续运行中产生不同结果。因此我无法得出明确结论。但可以说值得进一步研究。