Voodoo Dynamic Quant 开源：梯度下降优化动态量化，现已 MIT 许可
2026.09.15 · 事件 · 开源项目 · 本人发布
Voodoo Quant 动态量化方法开源，用梯度下降自动选择每张量量化级别。
作者宣布将此前私有的动态量化方法 Voodoo Quant 开源，并发布工具集。该方法通过梯度下降优化每个张量的量化级别，在激进量化级别上表现优于 Unsloth Dynamic 3.0。项目目前支持 Qwen 模型，可适配其他架构。
- Voodoo Quant 方法现已开源，采用 MIT 许可
- 使用梯度下降优化每张量量化级别
- 在激进量化级别上优于 UD 3.0
- 提供完整训练工具集，支持 Qwen 模型
- 作者希望社区改进并用于低显存设备
为什么值得看
首个用梯度下降优化动态量化级别的开源方法，可能提升低显存模型性能。
适合谁关注
关注本地模型量化、低显存部署的开发者与研究者。