Mergulho Profundo na Quantização do Cache KV do Qwen: PPL, Divergência KL e Resultados Assimétricos de K/V

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: April 29, 2026🔗 Source
Mergulho Profundo na Quantização do Cache KV do Qwen: PPL, Divergência KL e Resultados Assimétricos de K/V
Ad

Benchmarks de acompanhamento para o Qwen 3.6-35B-A3B Q8 com quantização do cache KV usando o fork TheTom TurboQuant (feature/turboquant-kv-cache) em um M5 Max. Esta rodada cobre perplexidade, divergência KL, combinações assimétricas K/V e um ponto de dados de profundidade de 64K.

Resultados de Qualidade (Perplexidade + Divergência KL)

Tamanho de contexto 4096 no wikitext-2. f16 usado como linha de base para logits.

  • q8_0: PPL 5,7433, KL 0,0016, concordância de token top-1 98,64% — essencialmente gratuito em contexto de 4K (delta PPL -0,0005 dentro de ±0,036 stderr).
  • turbo3 (~4,9x): PPL 5,8092, KL 0,0199, concordância top-1 93,93% — ~1% de aumento na PPL, 5pp de discordância de token.
  • turbo4 (~3,8x): PPL 5,7810, KL 0,0131, concordância top-1 95,28% — situa-se entre q8_0 e turbo3, consistente com a taxa de compressão.

O custo de qualidade escala com a compressão, sem surpresas.

Varredura Assimétrica K/V

Decodificação em tok/s com llama-bench, mesmas flags da varredura simétrica. Configurações principais:

  • -ctk q8_0 -ctv turbo4 se destaca: em 256K iguala a taxa de transferência simétrica q8_0 (27,1 vs 26,6 tg), cabe em 512K onde q8_0 simétrico ficou sem memória. Oferece preenchimento de grau q8_0 com teto de contexto de grau turbo4.
  • -ctk q8_0 -ctv turbo3: truque similar, mas pior decodificação (quantização V mais apertada sobrecarrega a geração).
  • -ctk f16 -ctv turbo4: quebrado no Metal — o kernel FlashAttention não acelera esta combinação, caindo para desquantização-atenção genérica. Em 8K é 34x mais lento que f16 simétrico; em 128K é 78x mais lento (4,1 t/s pp). Não use.

Exemplo de tok/s de decodificação em profundidade 128K: q8_0 K/turbo4 V 41,0, q8_0 K/turbo3 V 38,2, f16 K/turbo4 V 2,8.

Ad

Linha de Profundidade 64K

Todas as sete configurações em profundidade 65536 (pp512 / tg128 tok/s):

  • f16 simétrico: 602,0 / 59,8
  • q8_0 simétrico: 479,2 / 57,9
  • turbo3 simétrico: 469,8 / 49,9
  • turbo4 simétrico: 418,0 / 55,2
  • q8_0 K / turbo4 V: 468,2 / 55,9
  • q8_0 K / turbo3 V: 465,6 / 52,6
  • f16 K / turbo4 V: 8,3 / 4,9

As curvas de preenchimento quase convergiram em 64K: turbo3 (470) dentro de 2% de q8_0 (479). O regime limitado por largura de banda entra em ação entre 64K e 128K.

Recomendação Atualizada

Para agentes de codificação (contexto profundo, muitos tokens gerados): use -ctk q8_0 -ctv turbo4. Qualidade q8_0 em K, economia turbo4 em V, cabe em 512K. Para RAG ou QA em lote (preenchimento pesado, decodificação menor), q8_0 simétrico ou turbo4 permanecem viáveis.

📖 Leia a fonte completa: r/LocalLLaMA

Ad

👀 See Also

IA é muito cara: Hiperescaladores precisam de US$ 3 trilhões para atingir o ponto de equilíbrio
News

IA é muito cara: Hiperescaladores precisam de US$ 3 trilhões para atingir o ponto de equilíbrio

Os hyperscalers investiram mais de US$ 800 bilhões em Capex de IA, com mais US$ 1 trilhão planejados para 2027. Só a Microsoft gastou ~US$ 100 bilhões na infraestrutura da OpenAI, mas a receita de IA cobre apenas ~20% do seu Capex.

OpenClawRadar
As ferramentas de IA precisam de integração prática para pequenas empresas, não apenas de hype.
News

As ferramentas de IA precisam de integração prática para pequenas empresas, não apenas de hype.

A comunidade de IA foca em debates técnicos, enquanto pequenos empresários precisam que ferramentas existentes sejam integradas em seus fluxos de trabalho para lidar com tarefas repetitivas como agendamento, acompanhamentos e contabilidade.

OpenClawRadar
Claude Code v2.1.147: Sessões Fixadas, /code-review e Dezenas de Correções
News

Claude Code v2.1.147: Sessões Fixadas, /code-review e Dezenas de Correções

Claude Code v2.1.147 introduz sessões em segundo plano fixadas, renomeia /simplify para /code-review com níveis de esforço e --comment, além de correções para PowerShell, MCP, Windows e mais.

OpenClawRadar
Relatório do usuário sobre o Claude AI que passou 81 minutos em 'Pensamento Real' aumenta em torno de grandes atualizações
News

Relatório do usuário sobre o Claude AI que passou 81 minutos em 'Pensamento Real' aumenta em torno de grandes atualizações

Um usuário relata que o Claude AI gastou 1 hora e 21 minutos em uma tarefa simples, especulando que picos de desempenho ocorrem brevemente após grandes atualizações. Exemplo: uma solicitação de pesquisa escaneou 5.113 fontes em uma sessão, mas depois apenas 100-200 fontes para consultas semelhantes.

OpenClawRadar