32B模型该选BF16、8位还是4位：双48GB GPU的质量与吞吐联合验收

数据性质与适用范围

本篇为S1工程模拟方案，按公开技术资料与明确的业务假设编制。容量计算使用文中假设；验收数值是待验证目标，没有本站实机测试日志。实际交付应保存硬件、版本、请求集和原始结果，再确定服务能力。

为什么不能只比较文件大小

模拟一个企业技术团队，正在选择32B模型的部署精度。设备固定为双L40S 48GB、256GB ECC内存、NVMe模型盘和双25GbE。业务每天需要约2000次中文问答，部分答案包含金额、日期、代码和结构化字段。团队希望减少显存占用，同时保持业务答案可靠，不能只依据“4位下载更小”决定上线。

复现对象固定为Qwen2.5-32B-Instruct。BF16、8位和4位候选必须能够追溯到同一个基础模型revision；记录量化方法、校准数据、分组大小和转换工具版本。8位权重、FP8计算、8位KV Cache是不同的选择，测试表要逐项列明，不能全部写成一个“INT8”标签。

显存预算先做粗筛

按320亿参数主体估算，BF16约64GB，8位约32GB，4位约16GB，均为十进制字节量级。实际还有缩放系数、未量化张量、运行时、通信与KV Cache，尤其不能把4位权重大小当成整机峰值显存。双48GB可作为BF16验证起点，具体8K并发能力仍取决于缓存与引擎分配。

本轮比较全部采用两张GPU，保持相同张量并行与请求上限；后续可以单独测试“4位单卡部署”的成本，但不能把单卡结果混入公平的双卡精度对照。硬件记录包括主板平台、插槽映射、GPU型号、固件、驱动和功率限制，保证下一位工程师能复现环境。

业务题与人工评分

准备300题：100题知识问答、60题金额与日期、60题JSON字段、50题代码、30题信息缺失时的拒答。每题有标准事实、必要字段及错误等级。量化校准样本与验收题分开，校准过的内容不能再作为唯一质量依据。两名人员独立盲评，意见不同的题交第三人复核。

输出正确性按业务任务判断，不能要求自然语言逐字相同。金额错误、虚构文档出处、代码依赖不存在列为严重错误；格式差异另计。设计门槛为总体通过率相对BF16下降不超过2个百分点，严重错误不得增加，结构化输出可解析率至少99%。这些门槛需要业务负责人确认，并非通用模型质量标准。

性能对照与采样记录

建立1K/256、4K/512、8K/1024三组输入输出token预算，分别测1、4、8、16并发。每档先预热，再运行至少15分钟，冷热缓存分开。记录每请求排队、首字、完成时间、实际输出token、结束原因和错误；同时保存每卡显存、功率与利用率。

聚合吞吐使用完成输出tokens除以完整观测窗口，不能只算最快请求。P95首字应包含排队，超时和OOM作为失败计入。随机改变方案测试顺序，避免把系统缓存和机房温度变化误认为精度改进。每种精度至少重复三轮，报告波动范围而不是挑最好的一次。

成本怎样与质量一起算

每千输出token能耗可以按观测窗口整机耗电kWh÷输出token×1000计算。还需加入GPU占用时间、维护和人工审核成本，不能仅用显卡标称功率替代墙上功耗。若4位增加严重错误，即使吞吐更高，也可能让业务总成本上升。

假设业务每小时输出需求为10万token，实测候选每小时完成12万且错误率符合门槛，那么只有20%吞吐余量；需求翻倍不能靠既有结果保证。这里的数字用于说明容量判断方法，正式表格必须填本机结果，不预先给三个精度编造排名。

选择与回退

先保留BF16作为质量基线。候选精度通过后，只对低风险业务灰度5%流量，观察金额、代码和JSON错误，再逐步扩大。模型文件、引擎镜像与聊天模板一同版本化，量化升级失败可回到已验收组合。

交付300题评分、全部请求CSV、显存时间线、能耗记录和候选限制。结论应写“在本业务与本硬件条件下哪个方案通过”，不写“4位永远更快”或“8位没有损失”。对于高风险业务，保留人工复核和更高精度路由。

技术依据与复现资料

• Qwen2.5-32B官方配置：https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct/blob/main/config.json
• vLLM官方量化支持文档：https://docs.vllm.ai/en/latest/features/quantization/