🏷️ 模型压缩

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系统梳理大语言模型量化的核心技术原理，对比GPTQ、AWQ、GGUF、BitNet等方案的优劣，提供从选型到部署的完整实战指引，含OpenCL/WebGPU端部署方案。

深入解析2026年四大主流大模型压缩技术的原理、优缺点和最新进展，涵盖剪枝、量化、知识蒸馏和混合专家（MoE）四种路线。

蒸馏不是简单地让小模型模仿大模型输出。讲清软标签、思维链蒸馏、数据合成三条路线，以及2026年主流的落地姿势。