ข้ามไปยังเนื้อหา

แท็ก

#MXFP4

4 บทความ

Unsloth v0.1.902-beta: เทรน LoRA บนเช็กพอยต์ 4-bit (NVFP4/INT4/MXFP4) โดยไม่คลายเป็น 16-bit — Qwen3.8-27B-NVFP4 พีกลดจาก 72.9 GB เหลือ 40.2 GB
เครื่องมือนักพัฒนา

Unsloth v0.1.902-beta: เทรน LoRA บนเช็กพอยต์ 4-bit (NVFP4/INT4/MXFP4) โดยไม่คลายเป็น 16-bit — Qwen3.8-27B-NVFP4 พีกลดจาก 72.9 GB เหลือ 40.2 GB

1 ต.ค. 2026 Unsloth ปล่อย v0.1.902-beta ที่เทรน LoRA บนเช็กพอยต์ 4-bit แบบ NVFP4, INT4 และ MXFP4 ได้โดยเก็บน้ำหนักไว้ในรูป packed ตลอดการเทรน Qwen3.8-27B-NVFP4 ใช้หน่วยความจำพีก 40.2 GB แทน 72.9 GB และ INT4 ไม่ถูกแปลงซ้ำเป็น NF4 อีกต่อไป พร้อมคำสั่ง unsloth eval และ command palette

· อ่าน 5 นาที
Quantization-Aware Healing: กลั่นความรู้จากโมเดลต้นฉบับ ไม่ใช่จากซากที่บีบแล้ว — สูตรที่ทำให้โมเดล 4-bit ชนะรุ่น bf16 ของตัวเองใน 7 จาก 9 เบนช์มาร์ก
งานวิจัย

Quantization-Aware Healing: กลั่นความรู้จากโมเดลต้นฉบับ ไม่ใช่จากซากที่บีบแล้ว — สูตรที่ทำให้โมเดล 4-bit ชนะรุ่น bf16 ของตัวเองใน 7 จาก 9 เบนช์มาร์ก

25 ส.ค. 2026 Multiverse Computing เผยแพร่สูตร Quantization-Aware Healing บนบล็อก Hugging Face — แทนที่จะเทรนโมเดลที่บีบแล้วให้ไล่ตามเช็กพอยต์ bf16 ของตัวเอง ให้กลั่น KL จากโมเดลต้นฉบับก่อนบีบโดยตรง ผลคือรุ่น MXFP4 ชนะรุ่น bf16 ของสถาปัตยกรรมเดียวกันใน 7 จาก 9 เบนช์มาร์ก และเข้าที่ในราว 100 สเต็ป เทียบกับ 700 สเต็ปของ QAT ปกติ

· อ่าน 7 นาที
llama.cpp เมิร์จ Kimi K3 เข้า main แล้ว — โมเดลเปิดตัวใหญ่ที่สุด 2.8T รันเองได้ แต่ค่าผ่านประตูคือแรม 466 GB
เครื่องมือนักพัฒนา

llama.cpp เมิร์จ Kimi K3 เข้า main แล้ว — โมเดลเปิดตัวใหญ่ที่สุด 2.8T รันเองได้ แต่ค่าผ่านประตูคือแรม 466 GB

PR #26185 ถูกเมิร์จเข้า llama.cpp main เมื่อ 15 ส.ค. 2026 และออกเป็นบิลด์ b10448 ทำให้ Kimi K3 ขนาด 2.8 ล้านล้านพารามิเตอร์รันบนเครื่องตัวเองได้โดยไม่ต้องใช้ fork — แต่ตัวเลขจริงคือแรม 466 GB ขั้นต่ำ และความเร็วราว 3 โทเค็น/วินาที

· อ่าน 6 นาที
มีคนรัน DeepSeek V4 Flash 304B บน MI300X ใบเดียวได้ 168 tok/s แล้วเปิด config ทั้งชุด — แต่ของจริงที่ควรอ่านคือบั๊ก 3 ตัวที่ทำให้โมเดล 'โง่ลงเงียบ ๆ' บน AMD
เครื่องมือนักพัฒนา

มีคนรัน DeepSeek V4 Flash 304B บน MI300X ใบเดียวได้ 168 tok/s แล้วเปิด config ทั้งชุด — แต่ของจริงที่ควรอ่านคือบั๊ก 3 ตัวที่ทำให้โมเดล 'โง่ลงเงียบ ๆ' บน AMD

repo ที่เปิดเมื่อ 4 ส.ค. (Apache 2.0) ปล่อย Docker Compose stack ที่รัน DeepSeek-V4-Flash-0731 ขนาด 304B บน AMD MI300X ใบเดียวได้ 168.6 tok/s ต่อ stream และ prefill 7.9–8.5K tok/s — พร้อมบันทึกบั๊กระดับ kernel สามตัวที่ไม่ทำให้ระบบ crash แต่ทำให้โมเดลเรียกชื่อ tool ผิดและลืม schema

· อ่าน 7 นาที