DeepSeek v3.2をQ2で試した人いる？Kimi K2 thinkingのQ1.58についても

[名無しさん]

Redditのr/LocalLLaMAで、DeepSeek v3.2 specialeのQ2量子化バージョンや、Kimi K2 thinkingのQ1.58量子化を試した人がいるかという投稿がありました。コメント欄では、極限量子化での性能低下や、実際のコーディングタスクでの使用感、プライバシー面の懸念などが議論されています。ローカルLLMに興味がある人には参考になる話題です。

[名無しさん]

Q2ってかなり極端だけど、実際使えるの？

[名無しさん]

試したことあるけど、簡単なコード生成なら意外と動く。でも複雑な推論は無理。

[名無しさん]

Kimi K2のQ1.58って、ほぼ1ビットじゃん。それでまともな思考ができるわけない。

[名無しさん]

でも量子化技術も進んでるし、小さなモデルなら意外と使えるらしいよ。

[名無しさん]

こういう極限量子化って、ベンチマークスコアは参考になるけど実用性は別だよね。

[名無しさん]

同意。ベンチマークと実使用のギャップが大きい。コーディング用途ならまだしも。

[名無しさん]

DeepSeek v3.2の非量子化版でも結構バカな時あるのに、Q2は絶対無理だわ。

[名無しさん]

でもローカルで動かせるのは魅力。API課金より安心。

[名無しさん]

Kimi K2って中国製？プライバシーが気になる。

[名無しさん]

そうだね。ローカルで動かすなら関係ないけど、サードパーティの量子化版は注意が必要。

[名無しさん]

Q2だとVRAM節約できるから、貧弱なGPUでも試せるのはいい。

[名無しさん]

うちのRTX 3060でもなんとか動いたよ。速度は遅いけど。

[名無しさん]

こういう実験的な話題は好き。どんどん試して情報共有してほしい。

[名無しさん]

でも過度な期待は禁物だね。あくまでお遊び程度。

[名無しさん]

DeepSeekとKimi、どっちがコーディング向き？

[名無しさん]

DeepSeekの方がコード生成は安定してる印象。Kimiは思考過程が独特。

[名無しさん]

思考過程が面白いから、研究目的で使うならKimiもありかも。

[投稿者]

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