Liquid AI 用蒸馏救回 Q4_0 精度

Liquid AI 在 Hugging Face 放出 **LFM2.5** 系列的一批 GGUF Q4_0 检查点，四个尺寸(230M、350M、1.2B-Instruct、2.6B)在评测上分别恢复各自 BF16 基线的 **97.1%、96.5%、97.4% 和 96.6%**。

训练方法叫 **QAD**（quantization-aware distillation,量化感知蒸馏）——把高精度教师模型往量化后的学生模型上蒸馏，让模型在训练阶段就适应四比特权重网格。

💡 为什么值得看旧量化格式藉蒸馏恢复 97% 精度，直击 Arm 手机推理痛点。