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FP8 Scaled
FP8 Scaled
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INT8 量化在 RTX 3090 上 MiniMax H3 的表现优于 FP8
一位 Reddit 用户在 RTX 3090 GPU 上比较了 MiniMax H3 模型的两种不同量化方法的性能。与采用 W8A8 量化的 INT8 ConvRot 方法相比，FP8 Scaled 方法在生成内容方面耗时更长。尽管存在速度差异，但用户报告称，在两种方法之间未观察到可辨别的视觉质量差异，尤其是在视频生成任务的细微运动方面。
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Krea 2 Turbo 模型格式在 ComfyUI 中进行速度和质量基准测试
对 ComfyUI 中 Krea 2 Turbo 模型格式的基准测试显示，INT8 ConvRot 格式在速度和质量之间提供了最佳平衡，尤其是在更高分辨率下。虽然 BF16 提供了最高的保真度，但 INT8 ConvRot 是最接近的量化选项，并且速度明显更快。基准测试还强调，文件大小较小并不总是等同于更快的生成速度，一些较小的格式性能比较大的格式差。
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ComfyUI Krea 2 NVFP4 量化显示性能比 fp8_scaled 慢
Reddit r/StableDiffusion 子版块的一位用户报告称，在使用 ComfyUI 时，Krea 2 模型的 NVFP4 量化版本比 fp8_scaled 版本明显慢。该用户在 5060 Ti GPU 上观察到这种性能下降，并正在寻求其他用户的验证，因为他们期望 NVFP4 能够像在 klein9b 模型上那样提供速度提升。