本地大模型效果差根源：量化精度聊天模板采样参数失衡

本地部署大模型效果远逊于云 API，核心因在于模型量化精度损失（INT4 对数学推理伤害大）、聊天模板错位导致模型角色边界识别失败、以及采样参数（temperature/top_p）不一致引发输出差异。作者郑恩赐指出，为塞入显存，本地部署几乎必然进行 16 位至 8/4/3 位的量化处理，而这种精度压缩对推理准确性造成实质性削弱。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。