AI 模型量化技术深度实战：从 GPTQ 到 BitNet 的推理降本工程 2026年大模型推理成本已成为AI商业化落地的核心瓶颈。本文系统梳理从训练后量化（PTQ）到量化感知训练（QAT），再到1.58-bit BitNet的技术演进路径，结合工程实践剖析GPTQ、AWQ、SmoothQuant、GGUF等主流方案的原理差异与适用场景。 AI应用开发 2026年10月01日 0 点赞 0 评论 3 浏览
