用prompt调教本地部署的Qwen2.5，怎么总感觉回答不如官方API？

4bit量化肯定有损失，本地跑建议用8bit或直接FP16，另外温度调0.3以下试试。

量化掉精度是主因，先换8bit再对比，API那边可能还有隐藏的RAG或后处理。

温度调低还不稳定，八成是采样参数没配好，试试重复惩罚拉高到1.1。

本地7B写技术摘要本来就吃亏，prompt再长也救不了模型上限，换14B吧

4bit确实砍太狠了，换6bit或8bit试试，语义细节能保住不少。

4bit量化对7B这种小模型确实影响挺明显的，尤其是中文这种信息密度高的语言，细节丢失很正常。你可以试试用GGUF的Q5或Q6版本，显存多占1-2G但效果会扎实很多。另外本地模型对system prompt的敏感度确实比API高，我一般会把任务拆成两步，先让它复述关键点再生成最终答案，比直接一个长prompt稳。温度调低到0.1-0.3之间会有帮助，但top_p反而别动太狠，容易让输出变得机械。你用的是llama.cpp还是vLLM？不同后端对prompt格式的处理也有差异。

4bit量化对7B这种小模型影响确实挺明显的，尤其是摘要和代码注释这种需要精确抓细节的任务，损失一点都可能漏关键点。我之前试过8bit对比，差距没这么大，但显存不够的话可以试试把max_new_tokens调低或者用vLLM优化显存。另外本地模型不太吃“预热”那一套，反而prompt里给个例子或者结构化输出格式会稳很多，比如让它先列要点再成文。温度建议别动，保持默认0.7或者更低0.3试试，top_p倒是可以稍微收紧到0.9。你量化用的什么工具？GPTQ和AWQ在某些任务上表现也不太一样，可以换着对比下。

量化到4bit确实会让7B模型细节丢失明显，尤其摘要这类任务。试试用8bit加长system prompt里给几个示例，比调参管用。

4bit量化对7B模型的影响确实挺明显的，尤其摘要这种需要抓细节的任务，掉点很常见。官方API背后很可能是更大的模型或者做了针对性微调，不完全是prompt的锅。你可以试试换成8bit或者用GGUF的Q5_K_M，显存多花一点但质量能回来不少。另外system prompt里把输出格式和字数限制写死，比在user里说“不超过100字”管用得多。

4bit量化确实掉点，我试过8bit明显好不少，显存够的话可以试试。

4bit量化对7B模型损伤挺明显的，试试用8bit或者换个14B的，差距一下就出来了。