Technique Atualizado 2026-04
Quantization
Definição
A quantization reduz a precisão dos números de um modelo de IA para torná-lo menor e mais rápido, com uma perda de qualidade mínima.
Veja também no glossário
L
LLM (Large Language Model)
An LLM is an AI model trained on billions of texts, capable of understanding and generating human language.
A
AI Inference
Inference is the process of using a trained AI model to generate predictions or responses from new data.
S
SLM (Small Language Model)
An SLM is a compact language model optimized to run on local devices with targeted performance on specific tasks.
G
GPU Cloud
GPU Cloud provides on-demand graphics processors for training and running AI models without hardware investment.
Ferramentas que usam quantization
D
DeepSeek
O modelo chinês open source que rivaliza com o GPT-4
4.7/5
S
Stable Diffusion
A referência open source da geração de imagens IA
4.4/5
O
OpenClaw
O agente de IA open source que transforma seus LLMs em trabalhadores autônomos
4.5/5
R
Replit
A IDE na nuvem com IA integrada para programar de qualquer lugar
4.5/5
Perguntas frequentes
Quantization em 4-bit, 8-bit, o que muda?
O modelo original usa números de 16 ou 32 bits. A quantization de 8-bit divide o tamanho por 2, a de 4-bit por 4. Um LLM de 70B em 4-bit cabe em 32 GB de RAM.
A qualidade cai muito?
Em 8-bit, quase imperceptível. Em 4-bit, leve queda em tarefas complexas, mas aceitável para a maioria dos usos. Em 2-bit, perda notável.
