首个产业级2Bit量化新突破，腾讯混元开源0.3B端侧模型

随着大语言模型普及，如何将模型在比如手机、耳机或者智能家居设备应用，成为业界难题，尤其不少应用对模型的离线部署、私密性等都有更高的需求，这就需要更多能够在端侧运行的又小又强的模型。

端侧部署的展开，本质上是一条在“小而精，快而准”的艰难探索之路，我们既需要模型足够聪明，能应对千变万化的真实需求，又必须将它约束在极其有限的硬件资源内部署并快速推理，这就好像在给模型进行“减脂增肌，减重提质”。

此次腾讯混元推出HY-1.8B-2Bit模型，可以在边缘设备上无压力部署。这也是首个在实现2bit产业级量化的端侧模型实践。

△ HY-1.8B原始精度模型	△ HY-1.8B-2Bit模型

2bit量化后的模型速度明显更快

比特（Bit）是计算机存储的最小单位，1比特能表示2种状态（0或1），2比特能表示4种状态，依此类推，一般模型的精度有2比特、4比特、8比特、32比特等表示方法，数值越大模型的精度更高，所占的内存就越大。

虽然2比特量化的精度损失较大，但通过QAT和先进的量化策略，已经能让2比特模型接近全精度模型的性能。在模型能力方面，对比4比特PTQ模型版本数学、代码、科学等指标上表现相当，实现了“小而强”的设计目标。 

此外，HY-1.8B-2Bit模型还沿用了Hunyuan-1.8B-Instruct的全思考能力，用户可以灵活使用，为简单的查询提供了简洁的思维链，为复杂的任务提供了详细长思维链，用户可以根据其应用的复杂性和资源限制灵活地选择这两种模式。

技术上，量化作为大模型部署上线不可或缺的一环，肩负了降低部署成本与保精度的使命，大部分情况下对于int4、int8、fp8的压缩精度要求，采用PTQ量化策略即可实现几乎无损，但随着原始模型大小的缩小、压缩bit数的进一步降低，PTQ带来的量化损失是巨大的。因此，对于原始模型大小只有1.8B，量化bit数只有2bit的HY-1.8B-2Bit，混元团队采用了量化感知训练策略，这显著提升了量化后模型的性能。

腾讯混元还通过数据优化、弹性拉伸量化以及训练策略创新三个方法来最大限度的提升HY-1.8B-2Bit的全科能力。

部署方面，腾讯混元提供了HY-1.8B-2Bit的gguf-int2格式的模型权重与bf16伪量化权重，对比原始精度模型，HY-1.8B-2Bit实际模型大小直降6倍，仅有300MB，能够灵活用于端侧设备上。该模型也已在 Arm 等计算平台上完成适配，可部署于启用 Arm SME2 技术的移动设备上，并实现高效运行。

在MacBook M4芯片上，HY-1.8B-2Bit固定了线程数为2测试了不同窗口大小下的首字时延和生成速度，模型选定fp16、Q4、HY-1.8B-2Bit三种gguf格式作为对比，首字时延在1024输入内能够保持3~8倍的加速，生成速度上常用窗口下对比原始模型精度，HY-1.8B-2Bit能够实现至少2倍稳定加速。

在天玑9500上同样进行了测试，对比HY-1.8B-Q4格式首字时延能够加速1.5~2倍，生成速度加速约1.5倍。

为在边缘设备上实现大语言模型的灵活部署，HY-1.8B-2Bit采用了极低比特量化技术，在保持与INT4-PTQ方法相当模型性能的同时，实现了在端侧设备上的高效稳定推理。

当前，HY-1.8B-2Bit的能力仍受限于监督微调（SFT）的训练流程，以及基础模型本身的性能与抗压能力。针对这一问题，混元团队未来将重点转向强化学习与模型蒸馏等技术路径，以期进一步缩小低比特量化模型与全精度模型之间的能力差距，从而为边缘设备上的大语言模型部署开拓更广阔的应用前景。

• 项目链接：https://github.com/Tencent/AngelSlim

• 模型地址：
  

  https://huggingface.co/AngelSlim/HY-1.8B-2Bit

  https://huggingface.co/AngelSlim/HY-1.8B-2Bit-GGUF

• 技术报告：https://huggingface.co/AngelSlim/HY-1.8B-2Bit/blob/main/AngelSlim_Technical_Report.pdf

<原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/m3Sr4fRLAvc7C6MV1RR-ew