1-bit 量化将 2.8T 参数的 Kimi K3 压缩至 590GB
第三方团队对 2.8T 参数的 Kimi K3 做1-bit量化,体积压缩62%至590GB,仍保留近八成质量和百万级上下文
AI 深度解读
Atomic Chat 团队对 Kimi K3 做了一次极限压缩,用 1-bit 量化把这个 2.8T 参数的大模型体积砍掉六成以上,还保住了大部分能力和超长上下文,是超大模型量化少见的实测案例。
- 2.8T 参数的模型经 1-bit 量化后,体积压缩到 590GB,降幅达 62%
- 量化后仍保留约 78.7% 的原始模型质量,损失控制在可接受范围
- 完整保留 1M 超长上下文能力,没有为了瘦身牺牲长文本处理这条硬指标
- 这是目前公开报道里少见的、针对万亿级参数模型的极限量化尝试
- 如果 78.7% 的质量保留率能在真实任务里稳定复现,意味着千亿甚至万亿级模型的本地化部署门槛会被明显拉低,值得持续跟踪独立复测结果。
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