News-Tracker

Søgning

AI & LLM · daglig briefing


1 research-rapport(er) for »2-bit-quant«

Qwen 3.8 27b

… Unsloth angiver, at modellen kan køre på 15 GB total hukommelse (RAM+VRAM) ved 4-bit kvantisering, 18 GB ved 6-bit, 24 GB …

mandag 3. august 2026 · research

16 briefing-resultat(er) for »2-bit-quant«

Opfølgning: Qwen3 kvantiseret til 2,7 bit med Leech lattice – slår IQ2_S

En uafhængig Rust-implementering af LLVQ kvantiserer Qwen3 4B/8B/14B til ~2,7 bit pr. vægt og opnår bedre kvalitet end IQ2_S …

søndag 15. november 2026 · Forskning & arkitektur qwen3leech-latticequantizationrust

Opfølgning: 8-bit KV-cache er sikkert, 4-bit skader kvaliteten

Ny måling viser, at 8-bit KV-cache stort set er tabsfrit, mens 4-bit giver markant forringelse, især ved lange kontekster.

søndag 8. november 2026 · Forskning & arkitektur kv-cachequantizationqwen3.8-27bkld

Nemotron 3.5 Bolt – effektiv KV-cache og lineær attention

Bolt bruger 2-bit dekodere og NVFP4 i følsomme lag, med 1 lag fuld attention per 5 lag Mamba2 (lineær attention). Ved 256k kontekst …

mandag 19. oktober 2026 · Nye modeller nemotron-3.5-boltkv-cachemamba2quantization

Opfølgning: 64 GB RAM flytter Qwen3.8 fra 2-bit til 4-bit på 4090

Mere RAM betyder, at alle eksperter ligger i hukommelsen, og UD-IQ4_XS matcher Q8_0 88,9 % af tiden. [Tidligere briefing](/archive/2026 …

søndag 18. oktober 2026 · Forskning & arkitektur quantizationqwen3.8-flash-nextstratahardware

Opfølgning: Qwen3.8-27B med MTP på 16 GB – 55-68 tok/s

Ny UD-IQ4_XS kvantisering af Qwen3.8-27B passer på RTX 4080 med MTP og leverer markant bedre kvalitet end 3-bit. [Se …

lørdag 10. oktober 2026 · Værktøjer & produkter qwen-3.8quantizationmtp

Opfølgning: Qwen3.5 0.8B kører 2,9× hurtigere på CPU med custom engine

En bruger har bygget et C++-engine og 4-bit-format, der giver 2,9× prefill og 1,7× batch-16 throughput mod llama …

tirsdag 8. september 2026 · Forskning & arkitektur qwen-3.5cpu-inferencequantizationcustom-engine

Opfølgning: DeepSeek V4 Flash q4+ kører på 128 GB RAM + 60 GB VRAM

… i 4-bit+ med acceptable tokens/s på en opsætning med 2x RTX 3090 og DDR5 RAM. Se [tidligere dækning](/archive/2026-08-09).

søndag 23. august 2026 · Værktøjer & produkter deepseek-v4-flashquantlocal-llmllama.cpp

Opfølgning: Unsloth udgiver forbedrede GGUFs til Qwen3.8-27B

… samme størrelse, og 1-bit quants bevarer 77 % nøjagtighed. Modellen kan nu køre på 8 GB RAM ([briefingen 19. august](/archive/2026-08-19)).

torsdag 20. august 2026 · Nye modeller qwen-3.8unslothggufquantization

Status på 1-bit og ternære modeller: Bonsai, Hy-MT1.5, Maple-Preview og flere

En omfattende opdatering dækker nye PRs for CUDA/Vulkan og optimeringer, der giver 15-40% hastighedsforøgelse.

onsdag 19. august 2026 · Forskning & arkitektur bitnetternarybonsaiquantization

Sammenligning af 4-bit kvanttyper på MLX i gang

Brugeren efterlyser erfaringer med OptiQ, Unsloth Dynamic 2.0, oQ og DWQ til Qwen3.6 og Gemma4 på MLX – hvilken kvant bevarer bedst kvalitet?

søndag 9. august 2026 · Værktøjer & produkter mlxquantizationqwen-3.6gemma-4

Opfølgning: DeepSeek V4 Flash 2-bit kvant opnår 100% i SQL-benchmark

En reddit-bruger kører en 2-bit kvantiseret DeepSeek V4 Flash på to RTX 3080 og får perfekt score i et SQL-test. Kun …

onsdag 5. august 2026 · Forskning & arkitektur deepseek-v4-flash2-bit-quantsql-benchmarklocal-llm

Opfølgning: MacBook vs. 2× DGX Spark – DeepSeek V4 Flash i kvantiseringskamp

En bruger testede DeepSeek-V4-Flash på en M5 Max MacBook (2,45 bit kvantisering) mod to DGX Spark (FP8/FP4). Mac'en vandt …

lørdag 18. juli 2026 · Forskning & arkitektur deepseek-v4-flashquantizationlocal-inferencebenchmark

Forskning: Negativ-bit-kvantisering bryder den fysiske grænse for komprimering

Ved at udnytte fase-inverteret tensor-embedding hævdes det at opnå stabil inferens med negative bit-konfigurationer. Artiklen er satire, men illustrerer grænsen for …

lørdag 18. juli 2026 · Forskning & arkitektur negative-bit-quantizationquantizationllama.cppsatire

Bonsai 27B kører lokalt på iPhone i kun 3,9GB

PrismML har bygget Bonsai ved at kvantisere Qwen3.6-27B ned til 1-bit, hvilket reducerer størrelsen fra ~54GB til 3,9GB. Modellen bevarer …

fredag 17. juli 2026 · Nye modeller bonsai-27bbinary-quantizationmobile-aiprism-ml