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license: other
license_name: tongyi-qianwen
license_link: >-
https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-32B-Chat/blob/main/LICENSE
pipeline_tag: text-generation
tags:
- qwen
- 32b
- gptq
- int4
- chat
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# Qwen1.5-32B-Chat-GPTQ Int4 模型量化
### 【模型更新日期】
``` 2024-05-30 ```
重制并补全generation_config.json文件
### 【介绍】
千问官方`Qwen1.5-32B-Chat`量化模型存在一定程度的量化损失,并导致例如无限`!!!!!!`感叹号等问题。这里集中做一次修复。
| 模型名 | 量化类型 | 量化比特 | 其余量化参数 | 评价 |
|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------|------|----------|-------------------------------------------------------------------------------|
| [tclf90/Qwen1.5-32B-Chat-GPTQ-Int4-Repair](https://www.modelscope.cn/models/tclf90/Qwen1.5-32B-Chat-GPTQ-Int4-Repair) | GPTQ | int4 | group128 | 测试基线
无明显的、量化造成的对话失真 |
| [tclf90/Qwen1.5-32B-Chat-GPTQ-Int3](https://www.modelscope.cn/models/tclf90/Qwen1.5-32B-Chat-GPTQ-Int3) | GPTQ | int3 | group128 | 非常推荐
对话、指令能力与其余量化版本,没有明显差别,但模型体积最小、占用显存最少,可以吞吐更长上下文,推理速度也比int4快10% |
| [tclf90/Qwen1.5-32B-Chat-AWQ-G32](https://www.modelscope.cn/models/tclf90/Qwen1.5-32B-Chat-AWQ-G32) | AWQ | int4 | group32 | 没有特别亮点
尝试用更小的group尺寸来减少量化损失,但在`Qwen1.5-32B-Chat`这个模型上没有表现出区别 |
注:经测试,`Qwen1.5-32B-Chat` 的Int2量化,会胡言乱语,完全失去模型能力。
### 【引用】
原模型 [Qwen1.5-32B-Chat](https://www.modelscope.cn/models/qwen/Qwen1.5-32B-Chat)
官方量化模型 [Qwen1.5-32B-Chat-GPTQ-Int4
](https://www.modelscope.cn/models/qwen/Qwen1.5-32B-Chat-GPTQ-Int4)
量化工具 [AutoGPTQ](https://github.com/AutoGPTQ/AutoGPTQ)