# KV 缓存量化实测：TurboQuant 被高估，q5 值得多看两眼，对称 q8 可能白占显存

> 原标题：Here are my KV cache quantization benchmarks: TurboQuant is overrated but saved by TCQ, q5 deserves more attention, and symmetric q8 might be a waste of VRAM

- 来源：r/LocalLLaMA
- 发布时间：2026-05-19T17:37:34.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/23735
- 原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1thu6os/here_are_my_kv_cache_quantization_benchmarks/

## 摘要

Anbeeld 用一张 RTX 3090 跑 Qwen 3.6 27B，在 64k 和 128k 上下文长度下测了 KV 缓存量化。先说结论：q4_0 在尾部 token 上的 KLD 比 q5_0 差了 32%，精度掉得明显；turbo4 比普通 q4_0 还慢 17%，显存却没省下多少，有点名不副实。q5_0 在精度和压缩率之间平衡得不错，但正文没...

## 推荐理由

我会先打个折：这篇测试只跑了一张 RTX 3090 和一个模型，结论不能直接套到其他卡或模型上。但它的好处是给了具体数字，比如 q4_0 在长上下文时尾部偏差比 q5_0 高 32%，turbo4 反而比 q4_0 慢 17%，对称 q8 可能白占显存。这些发现对玩本地推理的人有参考价值，不是泛泛而谈的评测。正文没披露更多硬件或复现细节，所以先别太激动，但作为社区一手数据，值得推给关注推理优化的人看一眼。

## 锐评

Anbeeld 用一张 RTX 3090 跑 Qwen 3.6 27B，在 64k 和 128k 上下文下测了 KV 缓存量化，结论挺直接：q4_0 在尾部 token 上的 KLD 比 q5_0 差了 32%，精度掉得明显，长文本场景下不太靠得住。turbo4 更尴尬，比普通 q4_0 还慢 17%，显存却没省下多少，名字里的“turbo”有点名不副实。q5_0 在精度和压缩率之间平衡得不错，但正文没给出具体的显存占用对比，这点比较可惜。另外对称 q8 被作者认为可能是在浪费显存，不过也没展开说具体浪费了多少、在什么场景下不值得。整体来看，这个测试只在一张卡、一个模型上跑，结论能不能推广到其他模型和框架还不好说，我会先打个折。