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Unsloth 出圈是 DeepSeek-R1 爆火的时候，它发布了最小 1.58 位量化版本的 R1，把 DeepSeek-R1 这个非常大的模型（它有 6710 亿个参数，也就是 671B）通过“量化”把原本 720GB 的模型压缩到只有 131GB 的大小。

Unsloth 秘密武器是动态量化，核心思路是：对模型的少数关键层进行高质量的 4-6bit 量化，而对大部分相对没那么关键的混合专家层（MoE）进行大刀阔斧的 1-2bit 量化。

动态 GGUF 量化技术

通过动态 GGUF 量化技术，像 DeepSeek-V3.1 (671B) 这样的巨型语言模型（LLMs）可以被量化到仅 1-bit 或 3-bit，但在 Aider Polyglot 等高难度基准测试中，其性能甚至能击败像 Claude-4-Opus 这样的顶尖（SOTA）模型。

这标志着模型量化技术的一个重要突破：极低的比特数不再意味着性能的大幅牺牲。

Aider Polyglot Benchmarks

Aider Polyglot 是一个衡量 LLMs 在无需人工干预的情况下，进行写作、编码、遵循指令和应用变更能力的综合性指标。它被认为是现实世界应用中最具挑战性和价值的基准之一，因为它评估的是模型在复杂任务中的自主能力。

关键成果速览

Unsloth 团队在对 DeepSeek-V3.1 进行动态量化后，得出了以下令人振奋的结果：

1-bit Unsloth 动态 GGUF:

体积: 将 DeepSeek-V3.1 从 671GB 压缩至 192GB（**体积减少 75%**）。
性能: 在无思考模式下，性能超越了 GPT-4.1（2025 年 4 月版）、GPT-4.5 和 DeepSeek-V3-0324。

3-bit Unsloth 动态 GGUF:

性能: 在“思考模式”下，性能超越了 Claude-4-Opus。

5-bit Unsloth 动态 GGUF:

性能: 与 Claude-4-Opus（非思考模式）的性能相当。

普遍优势: Unsloth 的动态 GGUF 在所有测试中，其表现始终优于其他非 Unsloth 的 imatrix GGUF 模型。

值得注意的是，其他非 Unsloth 的 1-bit 和 2-bit 量化版本要么无法加载，要么产生乱码，这凸显了 Unsloth 动态量化方法的稳定性和有效性。

Aider 基准测试图表

思考模式 (Thinking Mode)

非思考模式 (Non-Thinking Mode)

🦥 Unsloth 动态量化技术揭秘

Unsloth 动态量化的核心思想是 “选择性量化”：

将重要的层保留为 8 或 16-bit，非重要层则压缩至 1、2、3、4、5 或 6-bit。

这种方法并非对模型的所有层“一视同仁”地进行压缩。通过研究，Unsloth 发现模型中的某些张量（如 attn_k_b）对量化操作极为敏感。将这些关键层保持在较高精度，同时将其他非关键层压缩到极低位，可以在最小化性能损失的同时，最大化压缩率。

例如，在 Qwen2-VL-2B-Instruct 案例中，简单将所有层量化为 4 位会导致模型将下图的火车误认为海岸场景：

这种策略尤其对 MoE（Mixture of Experts）模型有效，现已成为 MoE 量化的事实标准。

结论

Unsloth 的动态量化技术证明，通过智能的、非均匀的量化策略，我们可以在大幅压缩模型体积的同时，保持甚至超越 SOTA 模型的性能。这使得在本地消费级硬件上运行高性能的巨型模型成为可能，为 AI 社区和开发者带来了巨大的价值。对于追求本地化、低成本部署高性能模型的用户来说，Unsloth 的动态量化模型无疑是当前最值得关注的方案之一。

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