An Empirical Study of Qwen3 Quantization

📄 arXiv: 2505.02214v1 📥 PDF

作者: Xingyu Zheng, Yuye Li, Haoran Chu, Yue Feng, Xudong Ma, Jie Luo, Jinyang Guo, Haotong Qin, Michele Magno, Xianglong Liu

分类: cs.LG

发布日期: 2025-05-04

🔗 代码/项目: GITHUB | HUGGINGFACE

💡 一句话要点

系统评估Qwen3量化技术以提升资源受限环境下的应用效率

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 量化技术 大型语言模型 自然语言处理 后训练量化 性能评估 资源受限环境 模型压缩

📋 核心要点

  1. 现有的量化方法在压缩大型语言模型时，往往导致性能显著下降，尤其是在超低精度设置下。
  2. 本研究通过系统评估Qwen3在不同量化设置下的表现，探索了压缩模型的机遇与挑战。
  3. 实验结果显示，Qwen3在中等比特宽度下表现良好，但在极低精度下性能下降明显，强调了进一步研究的必要性。

📝 摘要（中文）

Qwen系列作为领先的开源大型语言模型（LLMs），在自然语言理解任务中表现出色。随着Qwen3的发布，其在多项基准测试中展现了卓越的性能，然而在资源受限环境中高效部署这些模型的需求日益增加。低比特量化被认为是一种有前景的解决方案，但其对Qwen3性能的影响尚未得到充分探讨。本研究系统评估了Qwen3在不同量化设置下的鲁棒性，旨在揭示压缩这一先进模型的机遇与挑战。我们严格评估了5种经典的后训练量化技术，涵盖1到8比特的比特宽度，并在多个数据集上评估其有效性。研究结果表明，尽管Qwen3在中等比特宽度下保持了竞争力，但在超低精度下语言任务的性能显著下降，突显了LLM压缩中的持续挑战。我们期待这一实证分析为未来量化方法的改进提供可行的见解。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决Qwen3在低比特量化下性能下降的问题。现有方法在极低精度下的表现不佳，限制了大型语言模型在资源受限环境中的应用。

核心思路：通过系统评估5种经典的后训练量化技术，分析不同比特宽度对Qwen3性能的影响，旨在找到在压缩模型时保持性能的最佳策略。

技术框架：研究采用了多种量化技术，涵盖1到8比特的比特宽度，评估其在多个数据集上的有效性。整体流程包括模型训练、量化实施及性能评估三个主要阶段。

关键创新：本研究的创新在于系统性地评估了Qwen3在不同量化设置下的鲁棒性，揭示了在极低精度下性能下降的具体原因，与现有方法相比，提供了更全面的分析视角。

关键设计：在实验中，采用了多种量化技术，设置了不同的比特宽度，并在多个自然语言处理任务上进行了评估，确保了结果的全面性和可靠性。

📊 实验亮点

实验结果显示，Qwen3在中等比特宽度（如4比特）下仍能保持竞争力，然而在超低精度（如1比特）下，语言任务的性能下降显著，表明在极端量化场景下仍需进一步研究以减少性能损失。

🎯 应用场景

本研究的成果对大型语言模型在资源受限环境中的应用具有重要意义，尤其是在移动设备和边缘计算场景中。通过优化量化技术，可以在不显著损失性能的情况下，提升模型的实用性，推动智能助手、自动翻译等应用的发展。

📄 摘要（原文）

The Qwen series has emerged as a leading family of open-source Large Language Models (LLMs), demonstrating remarkable capabilities in natural language understanding tasks. With the recent release of Qwen3, which exhibits superior performance across diverse benchmarks, there is growing interest in deploying these models efficiently in resource-constrained environments. Low-bit quantization presents a promising solution, yet its impact on Qwen3's performance remains underexplored. This study conducts a systematic evaluation of Qwen3's robustness under various quantization settings, aiming to uncover both opportunities and challenges in compressing this state-of-the-art model. We rigorously assess 5 existing classic post-training quantization techniques applied to Qwen3, spanning bit-widths from 1 to 8 bits, and evaluate their effectiveness across multiple datasets. Our findings reveal that while Qwen3 maintains competitive performance at moderate bit-widths, it experiences notable degradation in linguistic tasks under ultra-low precision, underscoring the persistent hurdles in LLM compression. These results emphasize the need for further research to mitigate performance loss in extreme quantization scenarios. We anticipate that this empirical analysis will provide actionable insights for advancing quantization methods tailored to Qwen3 and future LLMs, ultimately enhancing their practicality without compromising accuracy. Our project is released on https://github.com/Efficient-ML/Qwen3-Quantization and https://huggingface.co/collections/Efficient-ML/qwen3-quantization-68164450decb1c868788cb2b.