本地显卡跑最新AI：谷歌Gemma 3 QAT

简单说，QAT就像给AI做特训：

• 普通量化像考试后才教压缩技巧
• QAT是边学习边训练压缩能力所以用4位存储(int4)时（相当于把图片颜色从千万种精简到16种），模型照样表现优秀。

现在你电脑都能跑大模型了：
️ 27B大模型：RTX3090显卡（24GB显存）就能带得动
12B中模型：游戏本（RTX4060笔记本显卡）流畅运行
小模型：手机甚至智能烤箱都能用（如果你家烤箱够高级）

怎么用？

1. 官网提供4种压缩版模型下载
2. 支持所有热门工具：
   • 用Ollama输入一行命令：通过 一个 简单的 命令，获得 对 我们 所有 Gemma 3 QAT 模型 的 临时 支持。
   • 用LM Studio点鼠标操作：通过 其 用户界面，在 您的 台式机上 轻松 下载 和 运行 Gemma 3 QAT 模型。
   • 苹果电脑用MLX有加速：利用 高效、优化 的 推理 来 处理 Apple Silicon 上的 Gemma 3 QAT 模型。
   • 老电脑用Gemma.cpp也能跑：使用 我们 专用的 C++ 实现，直接 在 CPU上 进行 高效的 推理。
   • llama.cpp：由于 其 对 我们 GGUF 格式的 QAT 模型 有 原来的 管线 支持，可以 轻松 集成到 现有的 工作流程中。

效果对比：

• 显存占用减少74%（54GB→14GB）
• ✅ 性能仅损失1%（特训后恢复54%的准确度）

Gemma 3 的量化感知训练（QAT）既保证了性能，又让模型更好用
这就是量化的厉害之处。

在AI模型里，量化就是降低存储数据和计算时用的数字（模型参数）的精度：你可以把它想象成压缩图片时减少颜色数量。原本每个数字用16位（BFloat16）存储，现在可以用更少的位数，比如8位（int8）甚至4位（int4）。用int4的话，每个数字只占4位——和BF16相比，数据大小直接缩小了4倍！

一般来说，量化会让模型性能变差，但Gemma 3 QAT 模型不怕量化，它的表现依然很稳。

我们给每个Gemma 3模型都发布了几个量化版本，方便你用自己喜欢的工具（比如Ollama、llama.cpp、MLX）来运行，支持Q4_0（一种常见的量化格式）。

那怎么保证质量不下降呢？
靠的就是QAT（量化感知训练）。
QAT不是等模型训练完才做量化，而是在训练过程中就模拟量化效果。
它在训练时故意用低精度计算，这样模型能提前适应量化，既保持准确率，又让压缩后的模型更小、更快。

具体怎么做的？
我们拿未量化的模型作为目标，在训练的最后5000步加入QAT。当模拟Q4_0量化时，模型的困惑度（衡量预测准确度的指标）回升了54%（用llama.cpp测试的结果）。

效果对比：

• 显存（VRAM）占用大幅减少
• int4量化的效果太猛了！

要点：

1. Gemma 3 QAT：4倍压缩，性能无损！
2. 14GB跑27B大模型！革命性量化
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