Poradnik 6: Kwantyzacja — dogłębne wyjaśnienie

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 10 lipca 2026

Kwantyzacja to proces zmniejszania precyzji wag modelu w celu oszczędzenia pamięci (VRAM) i przyspieszenia działania. Jej zrozumienie pomaga wybrać właściwy kompromis między jakością, szybkością a wym

W tym przewodniku

Kwantyzacja to proces zmniejszania precyzji wag modelu w celu oszczędzenia pamięci (VRAM) i przyspieszenia działania. Jej zrozumienie pomaga wybrać właściwy kompromis między jakością, szybkością a wymaganiami sprzętowymi.

Kwantyzacja: jakość a VRAM (model 7B)

Formaty

GGUF (GPT-Generated Unified Format)

Obecny standard dla inferencji na CPU i Apple Silicon. Pozwala dzielić model między pamięć RAM (CPU) a VRAM (GPU).

EXL2 (ExLlamaV2)

Najszybszy format dla kart NVIDIA. Wymaga, aby model mieścił się w całości w VRAM.

AWQ (Activation-aware Weight Quantization)

Solidny format obsługiwany przez wiele silników serwujących, takich jak vLLM.

Konwencja nazewnictwa (GGUF)

Wybór właściwej kwantyzacji

SytuacjaZalecany formatPowód
Dużo VRAM (model mieści się z zapasem)Q8_0Niemal bezstratny, szybki
Ciasny VRAM (model ledwo się mieści)Q4_K_MNajlepsza jakość na GB
Model częściowo przelewa się na CPUQ4_K_M lub Q3_K_MMinimalizuje warstwy poza GPU
Bardzo ograniczony sprzęt (RPi, stary GPU)Q2_K lub Q3_K_MJedyna opcja, która się mieści
Maksymalna dokładność (badania)FP16 lub Q8_0Brak artefaktów kompresji

← Wszystkie przewodniki | Sprawdź zgodność GPU