DeepSeek-V3.1-GGUF 1-bit～16-bit 对比和选择

核心定义与背景

1. DeepSeek-V3.1 基础模型
   • 总参数 685B、单 token 激活 37B 参数，上下文 128K，支持混合推理（思考 / 非思考模式），编程、长文本、工具调用能力突出。
   • 原生支持 FP16/BF16/FP8 等精度，GGUF 是社区为其适配的量化格式，用于本地部署优化。
2. GGUF 格式
   • GGUF（GGML Universal Format）是 llama.cpp 推出的统一二进制格式，替代旧 GGML，支持丰富元数据与多精度量化，适配 CPU/GPU 推理，适合本地部署。
   • 量化核心是将高精度权重（如 FP16）转为低精度整数 / 定点数，以换空间、提速度，代价是少量精度损失。
3. 1-bit～16-bit 量化分级（常见标识与特点）

关键特性与取舍

1. 量化收益
   • 体积与显存：4-bit 约为 FP16 的 1/4，685B 模型 4-bit 约 386GB VRAM，FP16 约 1.34TB。
   • 速度：低精度计算更快，适配 CPU / 低显存 GPU，降低部署门槛。
   • 成本：减少硬件投入，适合边缘 / 本地部署。
2. 精度与性能取舍
   • 精度排序：16-bit＞8-bit＞6-bit＞5-bit＞4-bit＞3-bit＞2-bit＞1-bit。
   • 任务适配：高精度适合代码、数学、长文本推理；低精度适合聊天、摘要等轻量任务。
3. 生态与工具链
   • 运行：依托 llama.cpp、Ollama、MLX 等框架，支持 CPU/GPU 混合推理。
   • 获取：可从 Hugging Face（如 bullerwins/DeepSeek-V3-GGUF）下载对应量化文件，按硬件选版本。

本地部署关键步骤

1. 选版本：按硬件定精度（如 4-bit 适合 32GB+ 内存 / 中高端 GPU）。
2. 下文件：从 Hugging Face 下载对应 .gguf 文件。
3. 用工具：
   • llama.cpp：./main -m model.gguf -p "prompt"
   • Ollama：ollama run deepseek-v3.1:q4_K_M
4. 调参数：调整 batch size、ctx size 等平衡速度与质量。