我发现一个奇怪的现象，规模和模型大小似乎并不是完全正相关。
以 https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF 中的 4bit 模型为例：
- IQ4_XS 16.4 GB
- Q4_K_S 17.5 GB
- IQ4_NL 17.3 GB
- Q4_0 17.4 GB
- Q4_1 19.2 GB
- Q4_K_M 18.6 GB
- Q4_K_XL 17.7 GB
整体趋势上确实是规模越大，模型大小越大，但比如 Q4_K_XL 就比 Q4_K_M 更小，这是什么原因导致的？
这个所谓的模型规模，他代表的是什么含义呢？
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dyexlzc 2 天前
这个问题也可以直接问大模型
Q 数字表示量化等级，后缀表示量化方式 本质都是对全精度进行不同等级的量化以降低计算成本提升速度 |
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SSang OP @dyexlzc 你问大模型，他只会回答你一堆“可能”
qwen 回答说：Q4_K_XL 使用了更智能的权重分组方式，能够用更少的参数达到相同的精度 claude 回答说：在 GGUF 中，K 系列的 XL 实际上可能指"eXtra Low precision" 这让我怎么敢相信。我需要的是准确的回答。 另外你的回复也不是我问的问题。 |
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kaidong21 2 天前  1
1 楼的回复是正确的, 你这里规模都是 30B 参数量模型，不同大小的原因是采取了不同量化方式打包；
至于为什么 XL 比 M 更小，你可以查一下 K-quant 的机制：（以下是 gpt-5 的回复： 思想是把权重分成更小的组来量化，同时为每组保存更细的缩放统计，必要时还会对“异常值”采用更高比特保存，以提升质量。S, M, XL 表示不同的取舍，通常从小到大质量提升也可能带来体积增加，但由于不同张量的具体分配和打包对齐，实际总大小不必然单调。有时 XL 在某些张量上换成更高效的打包格式，抵消了统计量的额外开销，所以出现比 M 还小的总大小。） |
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Muniesa 2 天前 1
你理解的是正确的，Q4_K_XL 就比 Q4_K_M 更小的原因是：Q4_K_M 全名 Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q4_K_M.gguf ，Q4_K_XL 的全名 Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-UD-Q4_K_XL.gguf ，XL 版本的使用了新的量化方式 Unsloth Dynamic ，就是文件名里的 UD
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nlzy 2 天前
@kaidong21 一楼正确个锤子，这种车轱辘话回答上到点子了？有半点信息量？ GGUF 的量化的资料特别少，学术界也不怎么研究，答案基本都只在代码里，问大模型能问出个锤子。
回楼主： 对单个张量而言，GGUF K-量化方法常见的只有 Q2_K / Q3_K / Q4_K / Q5_K / Q6_K 。而同一个模型里面包含了多个张量，每个张量的精度都可以不同。 而后缀 _S / _M / _L / _XL 的意思就是，如果这个量化模型里含有的高精度张量越多，就把他的规模标得越大。比如 Q4_K_M ，大部分张量是 Q4_K ，但对于小部分重要的张量（如注意力部分），就使用 Q6_K 。比如 Q4_K_S ，默认 Q4_K ，重要的张量用 Q5_K 。所以 Q4_K_M 的大小和精度都比 Q4_K_S 要好一些。 但是 _S / _M / _L / _XL 的具体定义可从来没有标准而言。这些规模根本不能说是一个标准，只能说这是一个预设。甚至 llama.cpp 中根本就没有预先定义好 Q4_K_L 和 Q4_K_XL 这两个预设，所以某某预设下的 _XL 甚至不如另一种预设下的 _M 大，也是正常的，因为这些东西本来就没有标准。 回到你说的那个模型，你点进 huggingface 的文件详情能看到每个张量的格式，Q4_K_M 中的张量有 Q4_K 和 Q6_K ，这应该是 llama.cpp 默认的预设。而那个 Q4_K_XL 中的张量基本只有 Q4_K 和 Q5_K ，是 UD 自己定义的预设。所以前者体积大，就这么简单。 这就是楼主想要的准确的回答（并且撰写过程中完全没有使用任何 AI ） |
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