Kimi K2 Thinkingの量子化: 2.5～3.5bpwで実用的？

[名無しさん]

Redditのr/LocalLLaMAで、Kimi K2 Thinking（ネイティブ4ビット）を2.5～3.5bpwに量子化した場合の性能について質問がありました。DeepSeek系はネイティブ8ビットで3bpw以上なら実用的という意見がある中、K2 Thinkingではどうかという議論です。

[名無しさん]

ネイティブ4ビットをさらに量子化すると、かなり劣化しそうな気がする。

[名無しさん]

でもK2 Thinkingは思考モデルだから、量子化で思考能力が落ちるリスクもあるよ。

[名無しさん]

DeepSeekの例があるから、3bpwくらいなら案外使えるかも。

[名無しさん]

実際に試した人いる？自分は32GBのVRAMで70Bモデル動かすのに苦労してる。

[名無しさん]

K2 Thinkingはパラメータ数いくつだっけ？公式情報少ないよね。

[名無しさん]

ネイティブ4ビットってことは、もともと量子化済みってこと？それならこれ以上減らすのは厳しいか。

[名無しさん]

いや、ネイティブ4ビットって学習時のビット幅の話で、推論時はさらに落とせる場合もある。

[名無しさん]

なるほど。でも品質は確実に下がるから、用途次第だね。

[名無しさん]

DeepSeek R1とかも3bpwで結構使えるって評判だけど、K2はどうだろ。

[名無しさん]

R1はネイティブ8ビットだから、K2よりマージンがある。

[名無しさん]

個人的には、2.5bpwはさすがに無理だと思う。3.5bpwなら試す価値あり。

[名無しさん]

そうそう、自分も3.0bpw以上なら使える説に賛成。

[名無しさん]

K2 Thinkingってコーディング向けって噂だけど、量子化でバグが増えたりしない？

[名無しさん]

あくまで確率的なものだから、量子化で精度落ちるとコード生成も怪しくなる。

[名無しさん]

VRAM節約のために量子化するのは分かるけど、品質とのトレードオフがね。

[名無しさん]

例えば24GB VRAMで動かしたいなら、3bpwくらいが現実的じゃない？

[名無しさん]

K2 Thinkingのサイズ次第だけど、70Bクラスなら3bpwでも24GBは厳しいかも。

[名無しさん]

Redditのスレでもあんまり情報なくて、実際に試した人の声が聞きたい。

[名無しさん]

海外のフォーラムでもまだ初期段階だし、これからベンチマーク出てくるんじゃない？

[名無しさん]

自分はDeepSeek Coderで満足してるから、あえてK2に手を出す必要ないかも。

[名無しさん]

でもK2は思考連鎖が強いって聞くから、量子化でどこまで保てるかだな。

[名無しさん]

結論が出るまでは、とりあえずフル精度で試すのが無難。

[名無しさん]

そうだね。でも量子化技術も進んでるから、思ったより使えるかも。

[投稿者]

投稿