WO、AWQ、GPTQ 与 SQ 的对比

随着深度学习模型规模的不断扩大，模型的部署和推理变得更加昂贵。量化技术通过降低模型的计算精度（如从浮点数到整数）显著减少模型的存储需求和计算复杂度，是优化大模型的重要手段。目前有多种量化方法被提出，它们各自有针对性的特点和适用场景。本文将介绍以下四种主流量化技术及其差异：

1. WO：仅权重量化（Weight Only Quantization）
2. AWQ：激活感知权重量化（Activation-aware Weight Quantization）
3. GPTQ：生成预训练 Transformer 量化（Generative Pretrained Transformer Quantization）
4. SQ：平滑量化（Smooth Quantization）

对比总结

特性	WO	AWQ	GPTQ	SQ
量化范围	权重	权重 + 激活感知	权重	权重 + 激活
低位宽支持	INT8 / INT4	INT4	INT8/INT4	INT8
激活值处理	不处理	激活分布优化	无	平滑处理
误差补偿机制	无	无	有	有
精度保持	一般	优秀	优秀	良好
实现复杂度	低	高	较高	高
适用场景	存储优化，硬件友好	精度敏感的低位量化	生成式任务的部署	全面量化和加速需求

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如何选择？

1. 资源受限、实现简单：选择 WO。
2. 对精度要求高的低位宽量化（如INT4）：选择 AWQ。
3. 生成式任务（如大语言模型）的优化部署：选择 GPTQ。
4. 全面优化权重和激活值量化，追求计算效率：选择 SQ。

不同量化方法适合的场景和目标各有侧重，开发者应根据模型的应用场景、硬件限制和性能需求选择合适的量化技术，以达到存储、计算效率和精度的最佳平衡。

量化必然带来准确率不行，详细看这个对比表体会：