在 Apple M4 Mac Mini（配备 16GB 统一内存）上对 Llama 3.1 8B 进行的基准测试显示，尽管 Q8_0 量化模型完全适合内存，但由于内存带宽限制，其 token 生成速度仍然很慢。分析表明，8 位权重占用了内存总线，导致 GPU 大部分时间用于数据传输而非计算。研究确定 Q4_K_M 是一个实用的最佳选择，它提供的质量几乎与 Q8_0 相同，但速度显著更快，且不会触发交换。 AI
影响 确定内存带宽是本地部署 LLM 的关键瓶颈，影响企业应用的硬件选择和量化策略。
排序理由 该集群详细介绍了特定模型量化在特定硬件上的性能基准测试和分析。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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