ESP32s3-LLM-Cluster：7 块 20 元开发板菊花链跑 BitNet 1.58-bit 大模型
7 块单价 20 元左右的开发板，加起来不到 150 元的硬件成本，正在用 1.58 bit 精度的权重跑一个 0.5B 参数的语言模型。这是 GitHub 上的开源项目 ESP32s3-LLM-Cluster 做成的事：把 Qwen2-0.5B 剪枝、量化，切分到 7 块 ESP32-S3 上，每块板子只负责 4 层 Transformer，用 SPI 菊…
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本地 LLM 实测：注意力后端、KV Cache 量化与 4-bit 权重的精度漂移
同一份模型权重，在官方演示里对答如流，部署到本地却频繁表现失常：长上下文读到后半段输出开始漂移，量化版本连工具调用都闭合不了。Level1Techs 论坛上一篇带完整数据的受控实验《Why your local LLM feels dumber than it is》把原因指向了推理软件栈：从注意力算子到量化 kernel，每一层都在改变下一个 token…
大模型量化详解：从 FP16 到 Q4_K_M 该怎么选
大模型量化详解：从 FP16 到 Q4KM 该怎么选 本地部署大模型时，你一定会遇到一个问题：该下哪个版本？HuggingFace 上同一个模型往往有十几个文件——Q4KM、Q5KS、Q80、FP16……它们之间到底差多少？选错了要么跑不动，要么浪费内存。 这篇文章把量化的原理、各级别的真实区别、以及不同硬件该怎么选一次讲清楚。 量化在做什么 一个训练好的模…