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• 语言模型
• granite-3.3 base_model:
• ibm-granite/granite-3.3-8b-base

granite-3.3-8b-instruct GGUF模型

采用IQ-DynamicGate技术的超低位量化(1-2比特)

我们最新的量化方法为超低位模型(1-2比特)引入了精度自适应量化技术，在Llama-3-8B上的基准测试已证明其改进效果。该方法采用分层策略，在保持极致内存效率的同时保留模型精度。

基准测试背景

所有测试均在Llama-3-8B-Instruct上进行：

• 标准困惑度评估流程
• 2048个token的上下文窗口
• 所有量化版本使用相同的提示集

方法

• 动态精度分配：
  • 前25%和后25%的层 → IQ4_XS(选定层)
  • 中间50%的层 → IQ2_XXS/IQ3_S(提高效率)
• 关键组件保护：
  • 嵌入层和输出层使用Q5_K
  • 相比标准1-2比特量化，减少38%的误差传播

量化性能对比(Llama-3-8B)

关键指标说明：

• PPL = 困惑度(数值越低越好)
• Δ PPL = 相比标准量化的百分比变化
• 速度 = 推理时间(CPU avx2，2048 token上下文)
• 大小差异反映混合量化开销

主要改进：

• 🔥 IQ1_M 困惑度大幅降低43.9%(27.46 → 15.41)
• 🚀 IQ2_S 在仅增加0.2GB的情况下降低36.9%的困惑度
• ⚡ IQ1_S 即使在1比特量化下仍保持39.7%的精度优势

权衡考量：

• 所有变体都有适度的体积增加(0.1-0.3GB)
• 推理速度保持相近(<5%差异)

适用场景

📌 将模型适配到GPU显存中

✔ 内存受限的部署环境

✔ 可容忍1-2比特误差的CPU和边缘设备

✔ 超低位量化的研究领域

选择合适的模型格式

选择正确的模型格式取决于您的硬件能力和内存限制。

BF16(脑浮点16位) - 如果支持BF16加速

• 专为更快计算设计的16位浮点格式，同时保持良好的精度。
• 提供与FP32相似的动态范围，但内存占用更低。
• 如果硬件支持BF16加速(请检查设备规格)则推荐使用。
• 相比FP32，减少内存占用的同时实现高性能推理。

📌 使用BF16如果：
✔ 您的硬件具有原生BF16支持(如较新的GPU、TPU)。
✔ 您希望在节省内存的同时获得更高精度。
✔ 您计划将模型重新量化为其他格式。

📌 避免使用BF16如果：
❌ 您的硬件不支持BF16(可能回退到FP32导致运行变慢)。
❌ 您需要与缺乏BF16优化的旧设备兼容。

F16(浮点16位) - 比BF16支持更广泛

• 16位浮点高精度格式，但数值范围比BF16小。
• 适用于大多数支持FP16加速的设备(包括许多GPU和部分CPU)。
• 数值精度略低于BF16，但通常足以满足推理需求。

📌 使用F16如果：
✔ 您的硬件支持FP16但不支持BF16。
✔ 您需要在速度、内存使用和准确性之间取得平衡。
✔ 您在GPU或其他针对FP16计算优化的设备上运行。

📌 避免使用F16如果：
❌ 您的设备缺乏原生FP16支持(可能比预期运行更慢)。
❌ 您有内存限制。

量化模型(Q4_K、Q6_K、Q8等) - 适用于CPU和低显存推理

量化减少了模型大小和内存使用，同时尽可能保持准确性。

• 低位模型(Q4_K) → 最小内存占用最佳选择，精度可能较低。
• 高位模型(Q6_K、Q8_0) → 更好的准确性，需要更多内存。

📌 使用量化模型如果：
✔ 您在CPU上运行推理并需要优化模型。
✔ 您的设备显存较低，无法加载全精度模型。
✔ 您希望减少内存占用同时保持合理精度。

📌 避免使用量化模型如果：
❌ 您需要最高精度(全精度模型更适合)。
❌ 您的硬件有足够显存支持更高精度格式(BF16/F16)。

超低位量化(IQ3_XS、IQ3_S、IQ3_M、Q4_K、Q4_0)

这些模型针对极致内存效率进行了优化，非常适合低功耗设备或大规模部署等内存受限场景。

• IQ3_XS：超低位量化(3比特)，具有极致内存效率。

  • 使用场景：当Q4_K仍然太大时，超低内存设备的最佳选择。
  • 权衡：相比高位量化精度较低。

• IQ3_S：小分块尺寸实现最大内存效率。

  • 使用场景：当IQ3_XS过于激进时，低内存设备的最佳选择。

• IQ3_M：中等分块尺寸，比IQ3_S精度更高。

  • 使用场景：当IQ3_S限制过大时，适合低内存设备。

• Q4_K：4比特量化，采用分块优化提高精度。

  • 使用场景：当Q6_K太大时，低内存设备的最佳选择。

• Q4_0：纯4比特量化，针对ARM设备优化。

  • 使用场景：ARM设备或低内存环境的最佳选择。

模型格式选择摘要表

包含文件及详情

granite-3.3-8b-instruct-bf16.gguf

• 模型权重以BF16格式保存。
• 如果您想将模型重新量化为其他格式，请使用此文件。
• 如果您的设备支持BF16加速则是最佳选择。

granite-3.3-8b-instruct-f16.gguf

• 模型权重以F16格式存储。
• 如果您的设备支持FP16，特别是当BF16不可用时使用。

granite-3.3-8b-instruct-bf16-q8_0.gguf

• 输出和嵌入层保持BF16格式。
• 其他所有层量化为Q8_0。
• 如果您的设备支持BF16且需要量化版本时使用。

granite-3.3-8b-instruct-f16-q8_0.gguf

• 输出和嵌入层保持F16格式。
• 其他所有层量化为Q8_0。

granite-3.3-8b-instruct-q4_k.gguf

• 输出和嵌入层量化为Q8_0。
• 其他所有层量化为Q4_K。
• 适用于内存有限的CPU推理。

granite-3.3-8b-instruct-q4_k_s.gguf

• 最小的Q4_K变体，以精度为代价减少内存使用。
• 极低内存配置的最佳选择。

granite-3.3-8b-instruct-q6_k.gguf

• 输出和嵌入层量化为Q8_0。
• 其他所有层量化为Q6_K。

granite-3.3-8b-instruct-q8_0.gguf

• 完全Q8量化模型，提供更好的精度。
• 需要更多内存但提供更高精度。

granite-3.3-8b-instruct-iq3_xs.gguf

• IQ3_XS量化，针对极致内存效率优化。
• 超低内存设备的最佳选择。

granite-3.3-8b-instruct-iq3_m.gguf

• IQ3_M量化，提供中等分块尺寸以获得更好精度。
• 适合低内存设备。

granite-3.3-8b-instruct-q4_0.gguf

• 纯Q4_0量化，针对ARM设备优化。
• 低内存环境的最佳选择。
• 如需更高精度，建议使用IQ4_NL。

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💬 测试方法：

1. 点击聊天图标(任何页面右下角)
2. 选择AI助手类型：
   • TurboLLM (GPT-4-mini)
   • FreeLLM (开源模型)
   • TestLLM (实验性仅CPU版本)

我正在测试的内容

我正在推动小型开源模型用于AI网络监控的极限，特别是：

• 针对实时网络服务的函数调用
• 模型可以小到什么程度同时仍能处理：
  • 自动化Nmap扫描
  • 量子就绪检查
  • Metasploit集成

🟡 TestLLM - 当前实验模型(6个CPU线程上的llama.cpp)：

• ✅ 零配置设置
• ⏳ 30秒加载时间(推理较慢但无API成本)
• 🔧 需要帮助！ 如果您