Q4_K_M مقابل Q8_0: أيهما تختار؟
إجابة سريعة
استخدم Q4_K_M مع 8 GB من VRAM أو أقل. استخدم Q8_0 مع 12+ GB. يوفر Q4_K_M حوالي 95% من جودة Q8_0 بنصف حجم الملف تقريبًا.
- ▸Q4_K_M: ~5–6 GB لنماذج 7B، مثالي لـ 8 GB VRAM
- ▸Q8_0: ~8–9 GB لنماذج 7B، يحتاج 12+ GB VRAM
- ▸فارق الجودة أقل من 5% في الاستخدام الفعلي
تحديث: ٢٠ يونيو ٢٠٢٦
النقاط الرئيسية
- ✓8 GB VRAM أو أقل: استخدم Q4_K_M — يوفر 95% من جودة Q8_0 بنصف حجم الملف تقريبًا
- ✓12+ GB VRAM: يستحق Q8_0 العناء للحصول على جودة شبه كاملة بدون عقوبة في السرعة
- ✓لمعظم المستخدمين الذين يستخدمون Ollama يوميًا، Q4_K_M هو الاختيار الصحيح
الحكم السريع
اعتبارًا من مايو 2026، يمثل Q8_0 حوالي 99% من جودة الدقة الكاملة، ويمثل Q4_K_M حوالي 92%. الفارق البالغ 7 نقاط غير مرئي في الدردشة والبرمجة والتلخيص — وهي المهام الثلاث التي تغطي 95% من استخدام نماذج اللغة المحلية. لا يتفوق Q8_0 إلا في استرجاع الحقائق من المستندات الطويلة والرياضيات متعددة الخطوات وتوليد الكود الذي يتطلب بناءً صحيحًا في 500+ سطر.
يُعدّ Q4_K_M الخيار الافتراضي الصحيح لأن الجودة الإضافية لـ Q8_0 تظهر فقط في الحالات القصوى: التوليد الطويل مع استرجاع دقيق للحقائق، أو الاستدلال الرياضي الذي يتطلب دقة أعلى. لكل شيء آخر، يعادل Q4_K_M أداء Q8_0 عمليًا.
إذا كنت تستخدم Q4_K_M بالفعل وبدت النتائج خاطئة، فالمشكلة في الغالب ليست في الكميّة — بل في حجم النموذج أو بنية الموجّه.
مقارنة جانبًا إلى جانب
يقارن الجدول التالي Q4_K_M و Q8_0 لنموذج 7B. كلا الصيغتين تعملان مع Ollama و LM Studio و llama.cpp دون أي إعداد خاص.
لفهم ماهية Q4_K_M وكيف تعمل ضغط k-quant، راجع دليل شرح Q4_K_M. للمرجع الكامل حول الكميّة، راجع مستويات الكميّة مقارنةً.
ثلاث مهام تكشف فجوة الجودة في Q4_K_M: استرجاع المستندات الطويلة (50+ صفحة)، والرياضيات متعددة الخطوات مع حالات وسيطة، وتوليد الكود الذي يتجاوز 300 سطر. في هذه الحالات، تمنع الدقة الإضافية في Q8_0 أخطاء الانجراف الصغيرة التي تتراكم في المخرجات الطويلة. لكل شيء آخر — الدردشة والكود الأقل من 200 سطر والأسئلة والأجوبة والتلخيص — الفجوة غير مرئية. للمراجعة قبل اتخاذ القرار، راجع ماذا يعني Q4_K_M.
| المقياس | Q4_K_M | Q8_0 |
|---|---|---|
| حجم الملف (نموذج 7B) | ~4.1 GB | ~7.7 GB |
| VRAM المطلوبة (7B) | 5–6 GB | 8–9 GB |
| الجودة مقارنةً بالدقة الكاملة | ~92% | ~99% |
| الأنسب لـ | 6–8 GB VRAM | 12+ GB VRAM |
إجابات سريعة حول Q4_K_M مقابل Q8_0
هل يتفوق Q8_0 بشكل ملحوظ على Q4_K_M؟▾
هل Q8_0 أسرع من Q4_K_M؟▾
هل يمكنني التبديل بين Q4_K_M و Q8_0 لمهام مختلفة؟▾
ollama pull llama3:8b-q4_K_M و ollama pull llama3:8b-q8_0 تنزيلان منفصلان. تتبادل بينهما بتحديد الوسم في ollama run.