Форматы и квантование локальных моделей

Суть

Квантование уменьшает точность хранения весов и обычно снижает расход памяти. Формат определяет, какие runtime смогут прочитать модель. Это разные решения, хотя в имени файла они часто видны вместе.

Не путать

  • Архитектура — устройство самой модели.
  • Формат весов — как тензоры и метаданные записаны на диск.
  • Runtime — программа, которая исполняет модель.
  • Квантование — сниженная точность весов, а иногда и других тензоров.

Актуальные семейства форматов

GGUF

Формат экосистемы llama.cpp. Часто используется для CPU, GPU и смешанного offload; поддерживается Ollama, LM Studio и многими другими runtime.

MLX

MLX LM — инструменты запуска и настройки LLM на Apple Silicon. Модель обычно распространяется как каталог с safetensors и конфигурацией, подготовленной для MLX, а не как один универсальный «файл MLX».

EXL3

ExLlamaV3 использует формат EXL3 для быстрого GPU-инференса, прежде всего на NVIDIA. Старый EXL2 относится к ExLlamaV2: перед скачиванием проверяй, какой формат поддерживает твой runtime.

Safetensors

Safetensors — безопасный и быстрый формат хранения тензоров. Он сам по себе не задаёт runtime и не означает конкретный уровень квантования.

Как читать название кванта

Обозначения Q4_K_M, Q5_K_M, IQ3 и Q8 относятся к разным схемам. Больше бит обычно означает больший файл и меньшую потерю качества, но сравнивать кванты только по цифре нельзя.

Практическая отправная точка:

  • Q4/Q5 — частый баланс памяти и качества;
  • Q8 — когда памяти достаточно и важнее сохранить качество;
  • 2–3 bit — крайняя экономия памяти, требующая проверки на своих задачах.

Как выбрать сборку

  1. Проверь поддержку архитектуры и формата выбранным runtime.
  2. Сравни размер конкретной сборки с доступной памятью.
  3. Оставь запас под KV-cache, runtime и систему.
  4. Начни с Q4/Q5, если нет более точных требований.
  5. Проверь качество, скорость и tools на одинаковом eval-наборе.
  6. Зафиксируй репозиторий, имя файла, квант и версию runtime.

Конвертация или повторное квантование не добавляет модели знаний и может ухудшить качество. Предпочитай сборки с понятным происхождением и описанной методикой.

Связанные заметки