English(EN) Running decision models: Picking quant, VRAM usage

用户讨论决策模型的显存和量化

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-13 06:28

用户正在寻求关于运行决策模型的指导，特别是询问量化敏感性和显存使用情况。他们注意到vllm已经发布了一系列决策模型，并且llama.cpp已经支持它们。用户担心决策模型是否像自动补全模型一样，需要更高的量化（例如Q8而非Q4）来维持质量。此外，他们还想知道这些模型是否比其标称大小消耗更多的显存，以及这些额外的显存是用于什么，考虑到决策模型可能没有像标准LLM那样的传统“上下文”。 AI

影响提供了关于运行特定类型AI模型的实际考量的见解。

排序理由用户讨论运行模型的技术方面，而非主要发布或研究。

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r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/regunakyle · 2026-10-13 06:28

运行决策模型：选择量化、显存使用量

<div class="md"><p>Hi, I see that vllm released d3 (a family of decision models) and llama.cpp already has support for them. I want to try them out. </p> <p>Are decision models sensitive to quantization? I know that for autocomplete (FIM) models like qwen-2.5-coder…

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运行决策模型：选择量化、显存使用量

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