數據讀寫速度和容量的約束 。

數據類型的改動將直接影響權重存儲和內存帶寬的占用
。

將gpt-oss模型量化為MXFP4 后
，模型運轉所需的硬件資源僅為之前的四分之一。不過它仍然能夠運轉
，

由此
，

低精度與核算量的取舍

事實上
，在gpt-oss上，）

在深度學習范疇中 ，那對你也應該夠用 。哪怕是只要16GB顯存的顯卡也能跑200億參數的版別 。BF16（1位符號位
，不過標明規模的添加也帶來了核算本錢的上升 。

假如用MXFP4，英偉達就以為這種數據類型比較FP8仍或許呈現質量下降，

MXFP4有什么法力？

在gpt-oss中，

這簡直等同于FP8的作業方式