Gemma 3 27B量化模型性能实测报告

banq
附完整测试数据+避坑指南

1️⃣ 量化王者：
Unsloth版（0.371分）最接近原版BF16模型（0.375分）
Bartowski Q4_0（0.352分）速度最快，性价比之选

2️⃣ 意外翻车：
官方QAT 4bit（0.333分）竟不如第三方量化版
困惑度(PPL)测试完全不可靠，出现过拟合乱象

3️⃣ 速度对比：
Bartowski GGUF比MLX版快1-2 token/秒（本地部署首选）

实测数据表

模型版本              GPQA分数    备注
原版BF16 (HuggingFace)     0.375     基准参考
Unsloth API版           0.371    最接近原版
Bartowski Q4_0 GGUF       0.352    速度最快，推荐本地用
谷歌官方QAT 4bit (MLX)     0.333    表现垫底

 血泪教训

  • 不要迷信PPL：在PTB/wiki测试集上，量化模型分数反而比原版高，明显过拟合
  • GPQA的偏见不影响结论：量化是全局精度损失，不像微调存在领域偏差
  • 测试成本警告：每个模型跑分需2-3小时（M2 Max芯片实测）

实操建议

  1. 要精度 → 选Unsloth版（API调用）
  2. 要速度 → Bartowski Q4_0 GGUF（本地部署）
  3. 避坑 → 远离官方QAT 4bit（除非谷歌后续修复）

（测试环境：llama.cpp v1.27.1 / LM Studio MLX v0.13.2 / M2 Max）