Quant
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略称 正式名称 最小定義・要点
Q2_K 2-bit K-quant K系（スーパーブロック＋サブブロック）での2bit量子化。復元は線形（x = a*q (+ b)）で、誤差削減のためブロック統計量を併用。
Q3_K_S 3-bit K-quant, Small K系3bitの S バリアント。S/M/L はバリアント強度のラベルであり実装依存。
Q3_K_M 3-bit K-quant, Medium 同上 M バリアント。
Q3_K_L 3-bit K-quant, Large 同上 L バリアント。
Q4_0 4-bit block quant (type-0) レガシー型ブロック量子化。ブロックごとにスケールのみで復元（w = q * scale）。
Q4_K_S 4-bit K-quant, Small K系4bitの S バリアント。K系の機構により同ビットでも誤差が小さくなりやすい。
Q4_1 4-bit block quant (type-1) レガシー型4bit。スケール＋ブロック最小値（オフセット）で復元（w = q * scale + min）。
Q4_K_M 4-bit K-quant, Medium K系4bitの M。llama.cpp の推奨群（recommended）に含まれる。
Q5_0 5-bit block quant (type-0) レガシー型5bit（w = q * scale）。
Q5_1 5-bit block quant (type-1) レガシー型5bit（w = q * scale + min）。
Q5_K_S 5-bit K-quant, Small K系5bitの S。推奨群の一つ。
Q5_K_M 5-bit K-quant, Medium K系5bitの M。推奨群の中核。
Q6_K 6-bit K-quant K系6bit。FP16に極めて近いPPLまで劣化を抑えられる一方、サイズは大きめ。
Q8_0 8-bit block quant (type-0) レガシー型8bit。損失ほぼゼロだが very large／非推奨の整理が一般的。
F16 FP16 (half precision) 非量子化の基準。GGUF では 16-bit 浮動小数（half）。
脚注
K-quants の機構。通常のブロック量子化に対し、サブブロックごとのスケール（場合により最小値）をスーパーブロック単位で量子化・保持する拡張。これにより同一ビット幅でも再現誤差（= PPL劣化）を抑制しやすい。実装は ggml／llama.cpp 系に準拠。
type-0 / type-1 の復元式。type-0 は w = q * scale、type-1 は w = q * scale + min。後者はブロックのオフセット（最小値）を併用するため、同一ビット幅での表現範囲が広がる。
S / M / L の意味。Small / Medium / Large のバリアント名。内部の配分（ブロック長・統計量の扱い・層別の混在度合い等）は実装・世代で異なるため、比率の厳密値まで規定しない「強度ラベル」として扱う。
推奨フォーマットと目安。llama.cpp の “Allowed quantization types” 表（quantize --help 相当の公開表）では、Q4_K_M / Q5_K_S / Q5_K_M が recommended。Q8_0 は very large / not recommended。7B 基準の相対 PPL 増分（代表値）：Q2_K +0.8698、Q4_K_M +0.0535、Q5_K_M +0.0142、Q6_K +0.0044、Q8_0 +0.0004。
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別の回答
1. はじめに（Introduction）
近年のローカル言語モデル（KoboldCppやllama.cppなど）の発展により、効率的な量子化方式への需要が高まっている。量子化はメモリ消費と計算コストを削減する一方で、モデルの精度に対するトレードオフを伴う。本稿では、GGUF形式における代表的な量子化タイプ（Q2KからF16）について、実用性を軸とした比較分析を行う。
2. 手法（Methodology）
対象とする15種類の量子化形式：
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Q2K, Q3_K_S, Q3_K_M, Q3_K_L, Q4_0, Q4_K_S, Q4_1, Q4_K_M,
Q5_0, Q5_1, Q5_K_S, Q5_K_M, Q6_K, Q8_0, F16
評価基準：
ビット幅と圧縮率
Perplexity（PPL）：公開ベンチマークから収集
推論速度およびモデルロード時間
典型的な適用シナリオ
参照した主要ソース：
Reddit: /r/LocalLLaMA
arXiv: DeepSeek 2024
LessWrong の検証ログ
Mediumブログ（James Flare、Paul Ilvez）
3. 結果（Results）
表1：量子化方式の比較一覧
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形式 ビット幅 精度ランク ファイルサイズ 想定用途 備考
Q2K 2bit 非常に低 最小 検証・ジョーク用途 実用性はほぼなし
Q3_K_S 3bit 低 超小型 単純応答・軽量生成 高速だが一貫性に欠ける
Q3_K_M 3bit やや低 小型 軽量CPU用チャットなど 高精度モデルであれば最低限使える
Q3_K_L 3bit 中低 小型＋ 制約付き環境向け 精度・軽さのバランスが良い
Q4_0 4bit 中 中 初心者向け、一般用途 定番中の定番
Q4_K_S 4bit 中＋ 中 中程度のハードウェア向け Q4_0より若干精度向上
Q4_1 4bit 中＋ 中＋ 精度を意識する軽量運用 バイアスサポート付きで安定性向上
Q4_K_M 4bit 高中 中＋ 実用運用全般 多くの文献で「最適点」と評価されている
Q5_0 5bit 高 やや大 汎用 精度とサイズの安定的バランス
Q5_1 5bit 高＋ やや大 満遍ない高性能 実用最強の万能型
Q5_K_S 5bit 高 やや大 精度を保ちつつ軽量を実現 Kvark圧縮のスモール版
Q5_K_M 5bit 非常に高 やや大 安定・高速・高精度の理想バランス 様々な検証で「ベストバランス」と評される
Q6_K 6bit 極めて高 大 精度重視の推論（数学/コード） F16に近い精度を持つが重い
Q8_0 8bit ほぼ損失なし 非常に大 精度重視、研究用途 F16に匹敵しながらサイズ半分
F16 16bit 完全精度 最大 評価・ファインチューニング 非量子化、精度の絶対基準
4. 考察（Discussion）
トレードオフ傾向：Q4_0〜Q5_K_M間では、サイズ増に対する精度向上が緩やかに。Q5_K_M・Q4_K_Mは実用面で最適とされる。
Q6_K以上はVRAM消費が大きく、精度重視の用途に限定。
Q3系は文章生成や簡単な応答には実用的だが、推論タスクには不適。
5. 結論（Conclusion）
F16やQ8_0などの非量子化・高精度モデルは理想的な精度を持つが、実運用では Q5_K_M, Q4_K_M, Q5_1 あたりが最も効率的な選択肢である。
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別の回答
Perplexity（PPL）に関する実際のリサーチ結果を、量子化方式との対応で整理してみる。
実測データ：PPL の比較
以下は、reddit や llama.cpp / LessWrong などで報告された、量子化方式ごとの PPL（≒モデリング誤差・質低下） の比較データ。モデルサイズ（例：7B, 8B, 13B など）やビット幅が異なる雑多なリスト。
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モデル 量子化方式 PPL F16（非量子化）との差／相対差 注釈
7Bモデル Q2_K 約 6.7764 非量子化モデルよりかなり増加 (Reddit) サイズは最小だが品質はかなり落ちる Q3_K_M 約 6.1503 さらに良いがまだ差あり (Reddit) Q3_K_L 約 6.0869 精度を多少犠牲にしつつ品質改善 (Reddit) Q4_0 約 6.1565 まだ差あり、Q3系よりマシ (Reddit) Q4_1 約 6.0912 さらに改善方向 (Reddit) Q4_K_S 約 6.0215 F16 に近づく傾向あり (Reddit) Q4_K_M 約 5.9601 だいぶ良好。非量子化との差が小さい (Reddit) Q5_0 約 5.9862 やや重めだが使えるレベル (Reddit) Q5_1 約 5.9481 Q4_K_M より少し上。(Reddit) Q5_K_S 約 5.9419 この辺が「使える限界近辺」令 (Reddit) Q5_K_M 約 5.9208 非量子化にかなり近づく (Reddit) Q6_K 約 5.9110 ほぼ差が判別できないレベル (Reddit) Q8_0 約 5.9070 非量子化（F16）とほぼ同等 (Reddit) 13Bモデル Q2_K 約 5.8545 非量子化との差がやや大きめ (Reddit) Q3_K_M 約 5.4498 中間ライン (Reddit) Q3_K_L 約 5.4063 より良い 安定感あり (Reddit) Q4_0 約 5.3860 非量子化との差が小さくなる (Reddit) Q4_1 約 5.3608 より改善された形 (Reddit) Q4_K_S 約 5.3404 優れた折衷点 (Reddit) Q4_K_M 約 5.3002 非量子化との差が「かなり小さい」レベル (Reddit) Q5_0 約 5.2856 ほぼ非量子化に近づいてきている (Reddit) Q5_1 約 5.2706 差異をほぼ感じないレベル (Reddit) Q5_K_S 約 5.2785 若干重めだが十分実用的 (Reddit) Q5_K_M 約 5.2638 非量子化（F16）と非常に近い (Reddit) Q6_K 約 5.2568 これもほぼ限界点（F16に非常に近い） (Reddit) Q8_0 約 5.2548 ほぼ F16 と同等 (Reddit) 解釈とポイント
これらのデータから読み取れること：
1. 量子化のビット数が上がるほど PPL の増加は小さくなる
Q2K や Q3 系では PPL が大きく上がるが、Q5_K_M や Q6_K, Q8_0 ではほぼ F16（非量子化）との差がほとんどない。
2. モデルサイズが大きいほど量子化の影響が小さくなる傾向がある
13B モデルの方が、例えば Q4_K_M や Q5_K_M の PPL が非量子化との差が小さく、「量子化耐性」が高いように見える。これはモデルパラメータ数が多い分、誤差を吸収できる余力があるからと考えられる。
3. “_K_M” 系が使いどころとして非常に良い
サイズとPPLのトレードオフにおいて、「実用上ほとんど不満のない品質」を得つつ、ファイルサイズと負荷を抑えられる形式。reddit の比較で “recommended” とされていることも多い。 (GitHub) 4. 低ビット量子化（2–3bit 系）はタスクによっては使えるが、損失が目立つ
短文／軽量な生成では許容範囲かもしれないが、複雑な推論・長文生成などではモデルの出力の一貫性や意味保持に支障が出る。