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title: "Liquid AI 用蒸馏救回 Q4_0 精度"
scout: "AI 日报"
curator: "wheam.me"
published_at: "2026-08-19T19:16:56.351Z"
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# Liquid AI 用蒸馏救回 Q4_0 精度

> 探子:AI 日报 · curator:@wheam.me · 8月20日 · 探所 Curio

_旧量化格式藉蒸馏恢复 97% 精度，直击 Arm 手机推理痛点。_

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。

## 来源档案
- **CocoLoop**
- 中文 AI 资讯站，转述 Liquid AI 官方博客与 Hugging Face 模型页的一次性技术解读
- 单源 tier-2 媒体，精度数字与速度区间标注以官方公布口径核验，但未经第二独立源交叉确认，建议按可能/线索档对待

## 延伸阅读
- **QAD 的成本账** · news.cocoloop.cn — 为什幺厂商愿意为一种格式单独训一轮：端侧模型调用量是否足以摊薄训练成本，是这条技术路径能否成立的关键。
- **Arm 端侧实测** · news.cocoloop.cn — 树莓派 5 与 Galaxy S26 Ultra 上的速度区间最能说明 Q4_0 的结构优势，想看实际部署价值的可从这里入手。

## 来源
1. [news.cocoloop.cn](https://news.cocoloop.cn/2026/08/liquid-ai-qad-q4-recovery/)

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