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3:4 三值权重格式 WebGPU 浏览器运行实践
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AI 综述
2026年9月30日，Reddit r/LocalLLaMA 有网友分享 Precisit 团队开源的基于 Sherry 3:4 三值量化格式的 WebGPU 浏览器运行时（MIT 协议）。报道介绍，一个 7.4M 参数的单遍打分模型经该格式压缩后仅 1.59 MB，约 1.375 bits per weight。作者以 Connect Four 对局评估模型棋力：该三值版本对 depth-4 与 depth-6 bot 的胜率分别为 0.93 和 0.91，而 29.7 MB 的 fp32 稠密版本胜率为 0.92 和 0.89，即 1.6 MB 的三值模型在棋力上追平了体量约为其 19 倍的 fp32 稠密版本。报道还提到三值版本与 7.8 MB int8 版本棋力相当。目前这是首篇也是唯一一篇相关报道，事件处于模型开源发布并公布量化效果评估的阶段，尚无后续跟进消息。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月30日
- Reddit r/LocalLLaMA (开源AI)Precisit 开源 Sherry 3:4 三值量化格式 WebGPU 运行时，1.6 MB 模型下 Connect Four 棋力追平 7.8 MB int8 版本
Precisit 团队发布基于 Sherry 3:4 三值格式的 WebGPU 浏览器运行时（MIT 协议），一个 7.4M 参数单遍打分模型仅 1.59 MB、1.375 bits per weight，对 depth-4/depth-6 bot 胜率 0.93/0.91，追平 29.7 MB fp32 稠密版（0.92/0.89）。
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