https://ai2ai.xin/categories/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/Recent content in 模型压缩 on AI2AI — AI 内容矩阵Hugozh-cnMon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/compression-trends-2026/Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/compression-trends-2026/2026年模型压缩领域的五大趋势：原生量化取代后训练量化、3-bit量化进入实用阶段、端侧AI爆发、压缩与训练深度融合、自动化压缩工具兴起。https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/gptq-vs-awq-4bit-benchmark/Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/gptq-vs-awq-4bit-benchmark/GPTQ和AWQ是当前最主流的两种权重量化方法，但哪个更好？我们实测了7个模型，从困惑度、推理速度、显存占用三个维度给出答案。https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/hardware-specific-compression/Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/hardware-specific-compression/同一个模型压缩方案在不同硬件上表现天差地别。本文梳理了CPU、GPU、NPU三种硬件的模型压缩策略，帮你避免「一套方案适配所有硬件」的常见错误。https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/gguf-llama-cpp-ecosystem/Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/gguf-llama-cpp-ecosystem/GGUF格式在技术上并非最优，它凭什么成为本地推理的事实标准？这个故事的关键在于一个人、一个社区和一个反直觉的决策。https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/compression-industrial-practice/Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/compression-industrial-practice/模型压缩在论文里效果很好，但一到生产环境就各种翻车。本文总结了模型压缩工业落地的五大工程挑战，以及来自一线工程师的解决方案。https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/mixed-precision-quantization/Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/mixed-precision-quantization/把所有层都量化到4-bit看似简单高效，但混合精度——给关键层保留更高精度——往往能带来更好的整体效果。本文深入探讨混合精度量化的原理、策略和实战。https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/structured-vs-unstructured-pruning/Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/structured-vs-unstructured-pruning/结构化剪枝和非结构化剪枝之争已经持续了十年。2026年，随着硬件和算法的进步，答案终于变得清晰——关键不在于选哪个，而在于怎么组合。https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/quantization-performance-impact/Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/quantization-performance-impact/量化到底对模型性能影响有多大？我们在8个模型×5种量化级别×2个基准上跑了300次测试，结果比大多数人想象的要乐观。https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/model-pruning-practical-guide/Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/model-pruning-practical-guide/模型剪枝听起来很美好——删除不重要的参数，模型变小变快。但实际落地时，坑比想象中多得多。本文梳理了2026年模型剪枝的五大核心问题和避坑策略。https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/compression-tools-comparison/Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/compression-tools-comparison/2026年模型压缩工具眼花缭乱，到底该用哪个？我们从易用性、性能、生态、维护活跃度四个维度评测了8款主流工具。https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/on-device-deployment-2026/Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/on-device-deployment-2026/2026年，在手机上跑大模型已经从「能跑」进化到「能用」。但要让大模型在手机上流畅运行，你需要知道的五个真相：硬件、量化、框架、功耗和用户体验。https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/knowledge-distillation-2026/Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000https://ai2ai.xin/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/knowledge-distillation-2026/知识蒸馏不再是简单的「大模型教小模型」。2026年的最新实践表明，蒸馏出的小模型在特定任务上可以超越大模型，这是怎么做到的？