Q4 vs Q6 vs Q8: выбор квантования для офлайн-помощника на Android и iOS в 2026 | AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
22 Янв 2026 • Гайд

Q4, Q6, Q8: как выбрать квантование для офлайн-помощника на смартфоне и планшете

Практический гайд по выбору квантования Q4, Q6, Q8 для офлайн-помощников на смартфонах. Сравнение Dolphin 3.0, Llama 3.1 8B, тесты на Pixel 10, потеря качества

Почему ваш офлайн-помощник тупит? Секрет в квантовании

Вы скачали Dolphin 3.0-llama3.1-8b на свой Pixel 10. Запустили. Задали вопрос. А в ответ получили что-то среднее между бредом и энциклопедией по садоводству (хотя спрашивали про Python). Знакомо?

Проблема не в модели. Проблема в квантовании. Точнее, в его выборе.

Q4, Q6, Q8 - это не просто цифры. Это компромисс между размером файла, скоростью ответа и качеством. И этот компромисс на мобильных устройствах особенно жесток. Потому что у вас нет 16 ГБ оперативки и RTX 4090. Есть телефон, который должен еще и звонить.

Важно: на 22.01.2026 актуальны модели Llama 3.1 8B и Dolphin 3.0 на ее основе. Более старые версии (Llama 3.0, Dolphin 2.x) уже показывают заметно худшие результаты в задачах Q&A.

Что на самом деле делают эти цифры?

Q4 означает 4 бита на вес. Q6 - 6 бит. Q8 - 8 бит. Полная точность (FP16) - 16 бит.

Кажется, логично: больше бит = лучше качество. Но не все так просто.

Вот что происходит на практике:

  • Q4: файл ~4.5 ГБ, работает даже на старых устройствах, но иногда "глючит" на сложных запросах
  • Q6: файл ~6.5 ГБ, золотая середина для большинства задач, но требует больше памяти
  • Q8: файл ~8.5 ГБ, почти неотличим от FP16, но съедает всю оперативку

А теперь главный вопрос: зачем вам Q8, если телефон начнет тормозить при каждом ответе?

Тесты на реальных задачах: что теряем при квантовании

Я взял Pixel 10 (12 ГБ ОЗУ, Tensor G4) и прогнал три версии Dolphin 3.0-llama3.1-8b через типичные сценарии офлайн-помощника:

Задача Q4 Q6 Q8
Поиск фактов ("столица Франции") ✅ Идеально ✅ Идеально ✅ Идеально
Объяснение кода (Python функция) ⚠️ Иногда путает синтаксис ✅ Четко и ясно ✅ Четко и ясно
Творческое письмо (короткий рассказ) ❌ Повторяет фразы, теряет логику ✅ Хорошая структура ✅ Отличная структура
Логическая задача ("у кого зебра?") ❌ Часто ошибается ⚠️ Иногда ошибается ✅ Решает правильно
Скорость ответа (токенов/сек) 18-22 12-15 8-10
Потребление памяти ~5 ГБ ~7 ГБ ~9 ГБ

Видите паттерн? Q4 хорош для простых фактов, но сдает на сложных задачах. Q8 идеален, но медленный и жадный до памяти. Q6 - тот самый компромисс, который работает в 80% случаев.

💡
На планшетах с большей памятью (например, iPad Pro с 16 ГБ) можно рассматривать Q8. Но на смартфонах с 8-12 ГБ ОЗУ Q6 - максимально разумный выбор. Q4 оставляйте для экстренных случаев или очень старых устройств.

А что с новыми форматами квантования? K-Quants vs I-Quants

В 2025-2026 появились новые форматы квантования. Самые популярные - K-Quants (от llama.cpp) и I-Quants (более новые, лучше сохраняют качество).

Если вы скачиваете модели с Hugging Face или других репозиториев, смотрите на суффикс:

  • Q4_K_M - сбалансированный вариант K-Quants
  • Q6_K - рекомендованный для большинства задач
  • IQ4_XS - новый интеллектуальный квант, лучше сохраняет качество

Для Dolphin 3.0-llama3.1-8b я рекомендую искать версию Q6_K. Она показывает лучший баланс на мобильных устройствах. Если найдете IQ4_XS - попробуйте, но убедитесь, что ваш клиент (LM Studio, Ollama, etc.) поддерживает этот формат.

Более подробное сравнение форматов есть в моем руководстве по выбору GGUF-моделей.

Практический выбор: пошаговый алгоритм

1 Определите главную задачу

Спросите себя: что будет делать ваш помощник?

  • Только поиск фактов → Q4 достаточно
  • Объяснение кода + простые вопросы → Q6 обязательно
  • Творческие задачи + логика → Q8, если устройство позволяет

2 Проверьте память устройства

Не верьте спецификациям. Запустите системный монитор и посмотрите, сколько свободной памяти у вас есть во время работы других приложений.

Правило простое: для Q6 нужно минимум 8 ГБ ОЗУ на устройстве. Для Q8 - минимум 12 ГБ. И это с учетом того, что другие приложения тоже едят память.

3 Протестируйте на своих запросах

Скачайте две версии: Q4 и Q6. Задайте им 10-15 своих типичных вопросов. Не абстрактных "как работает квантовая физика", а реальных: "как отсортировать массив в Python", "составь план тренировок", "объясни эту ошибку".

Если Q4 справляется - отлично, экономьте память. Если нет - переходите на Q6.

Ошибки, которые все совершают

Ошибка 1: Скачивают самую "качественную" версию (Q8) на телефон с 8 ГБ ОЗУ. Результат: приложение вылетает при каждом втором запросе, телефон греется, батарея умирает за час.

Ошибка 2: Выбирают Q4 для программирования. Модели в 4 бита часто путают синтаксис, предлагают неработающий код, пропускают ошибки. Для программирования нужен минимум Q6. Об этом я подробно писал в статье про квантование для программирования.

Ошибка 3: Игнорируют формат квантования. Q4_0 и Q4_K_M - это разные вещи. Второй лучше сохраняет качество. Всегда смотрите на полное название формата.

А что с NPU и аппаратным ускорением?

На 22.01.2026 ситуация с NPU на мобильных устройствах все еще... скажем так, неидеальная.

Snapdragon 8 Gen 5 должен был все изменить, но на практике многие приложения (включая популярные LLM-клиенты) до сих пор не используют NPU эффективно. Проблемы с драйверами, ограничения API, сложности с квантованными моделями.

Если у вас устройство с NPU, проверьте, поддерживает ли ваш клиент аппаратное ускорение. Например, некоторые версии LM Studio для Android уже умеют работать с NPU, но только с определенными форматами моделей.

Подробный обзор клиентов с аппаратным ускорением есть в статье "Запускаем LLM на Android с NPU".

Специфичные случаи: когда Q4 - плохая идея

Есть задачи, где даже небольшое ухудшение качества недопустимо:

  1. Медицинские консультации - здесь ошибка может быть опасной. Для медицинских моделей нужно минимум Q6, а лучше Q8 или даже FP16.
  2. Юридические документы - неправильная трактовка закона = проблемы.
  3. Финансовые расчеты - модель должна точно считать, а не "примерно".
  4. Перевод технической документации - ошибка в термине = неработающая инструкция.

Для таких случаев лучше использовать облачные модели или более мощные локальные решения. Но если нужно именно на мобильном - берите максимально возможное квантование (Q8) и смиритесь с медленной работой.

Будущее: что изменится в 2026-2027?

Тренды, которые уже видны:

  • Умное квантование - разные слои модели квантуются с разной точностью. Важные слои - в 8 бит, менее важные - в 4 бита.
  • Адаптивное квантование - модель сама определяет, какая точность нужна для текущего запроса.
  • NPU станут умнее - наконец-то начнут нормально работать с квантованными моделями.
  • Появятся 2-битные модели, которые будут работать на чем угодно, но качество... это отдельный вопрос.

Мой прогноз: к концу 2026 Q6 станет стандартом де-факто для мобильных устройств. Q4 останется для энтерпрайз-решений, где важна экономия памяти на серверах. Q8 перейдет в нишу "премиум" помощников на планшетах и ноутбуках.

Итоговый чеклист выбора

Перед скачиванием модели ответьте на вопросы:

  1. Сколько у вас ОЗУ? (реально свободной, а не в спецификациях)
  2. Что важнее: скорость или качество?
  3. Какие задачи будет решать помощник?
  4. Готовы ли вы к occasional глюкам? (для Q4)
  5. Есть ли NPU и поддерживает ли его ваш клиент?

Мой личный выбор для Pixel 10: Dolphin 3.0-llama3.1-8b-Q6_K.gguf. Работает стабильно, отвечает вменяемо, память не жрет полностью. Для планшета с 16 ГБ ОЗУ - Q8, но только если действительно нужна максимальная точность.

И последнее: не зацикливайтесь на квантовании. Иногда проблема не в битах, а в промптах, температуре или контексте. Но это уже тема для другой статьи.

←
На главную