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Anthropic IPO正式定价70-78美元，发行8.25亿股，目标市值约1万亿 七巨头260亿PIPE同价锁单，盘前参考价约100美元，对应理论价差25%-43%，一级市场修复空间明确 #Bitget# IPO Prime已开放申购，个人额度2.5万U，承销费仅5%。11月18日开盘日即可直接拿到与美股ANT同价的rANT，未获配资金自动生息（15天最高10% APR，每小时派息，随时可赎） 今年88家IPO首日仍有正收益，Anthropic作为头部大模型核心资产，机构配置需求强。半导体回调+AI重定价背景下，一级申购提供更确定的成本锚点 新用户额外奖励（资金留存至IPO结束后30天） 注册+首充≥1000U并申购；送价值20U Anthropic股票 C2C入金额外再送5U 首充≥30000U并申购：送价值100U股票 （前两档不可叠加，C2C奖励可叠加） 参与链接： 活动详情：

# 模型缩小四倍还不翻车？不是压得够狠，是量得够准 先说结论：大多数人以为量化是把模型压小一点、省一点显存，压得越狠、省得越多，这个想法只对了一半。量化真正值钱的地方不是省显存，是省钱加变快，模型缩小两到四倍之后，小批次推理常常反而更快，因为瓶颈不在算力，在记忆体频宽，搬的位元组少了，每秒吐出的字元单位就多了。作者第一次把大模型推到真实使用者面前，七 B 模型用十六位元载入，光权重就吃掉十四 GB 左右的显存，帐单难看得很，有人随口问一句要不要试试量化，她当晚掉进一堆缩写的兔子洞，才整理出这篇指南。 先说清楚底线：十六位元每权重两位元组，七 B 模型约十四 GB、十三 B 模型约二十六 GB。压到八位元，七 B 模型约七 GB、十三 B 模型约十三 GB。压到四位元，七 B 模型约四 GB、十三 B 模型约七 GB，模型缩小两到四倍。作者打了一个很准的比方，量化就像把照片从巨大原始档压成调校过的压缩图，手机上看起来几乎一模一样，体积却只剩一小部分。权重就是模型的照片，十六位元是原始档，四位元是压缩图，压得好，大多数人看不出差别，压得不好，细节先糊掉。关键在压得好不好，不在压得多不多。 怎么做？顺序只有一个，先用五分钟实验确认方向，再挑上线或随处跑的格式，最后拿自己的提示词量过再灰度发布。五分钟实验用四位元载入工具快速试，零校准资料、零转换步骤，一个下午就能知道显存占用下降约七成、模型还能不能讲话。显卡上线用服务引擎带量化参数直接起一个相容接口，热门模型在模型仓库里已经有现成的四位元检查点，不用自己压，没有就用压缩工具自己做一个。随处可跑的路是转成通用格式再量化，中央处理器、笔电和苹果晶片都能跑，四位元中档是尺寸与品质的甜蜜点，更保险就往上走五位元或六位元。 小心三件事。第一，压完只跑几个提示词就上线一定翻车，作者就是这样翻车的，结构化资料输出偶尔格式损坏，两天后才被使用者抓到，通用评测完全没抓到。第二，只看困惑度就放行不够，困惑度看起来没问题，任务品质可能已经悄悄下滑，它只能当参考，不能当唯一的验收标准。第三，别以为压完就一定变快，一种格式只有在服务引擎有对应的最佳化核心时才会真的变快，没在你自己的机器上实测过，纸上变快不算数。还要记住，键值快取不随权重量化缩小，长上下文服务照样可能爆记忆体，瓶颈在这里要另外看。 再往上加东西也有顺序：先写五十到一百条真实提示词，对照十六位元基线一条一条比，刻意去测最先崩的几类任务，长上下文、结构化 结构化资料 与函式呼叫、数学、程式码、非英文。验收不是打分数，是找变差的任务集中在哪里，集中在 结构化资料格式就升那类任务的位元，散在各处就整体升一档。真实负载下测延迟与吞吐量，不是空闲显卡上跑一条请求。最后先切一小部分流量灰度发布，没问题再全量，出问题立刻切回十六位元版，不要等到全部使用者都中奖才动手。 一句话：量化不是免费压缩，是一场交易，你只有量得够准，才有资格拿这场交易去换更小的帐单。今晚就能做的事：挑一个你正在跑的模型，用四位元载入工具跑一次五分钟实验，看看显存占用下降约七成之后，它回的第一句话还像不像它自己。 S1哥观点：别再问量化是不是把模型压坏的便宜行事，压坏模型的从来不是量化本身，是你压完只跑几个提示词、看一眼困惑度就敢上线。作者的教训就摆在那里，结构化资料输出偶尔格式损坏，通用评测完全没抓到，两天后使用者才回报。量化真正值钱的地方也不在省显存那一行，是小批次推理反而可能更快，因为瓶颈在记忆体频宽，搬的位元组少了，每秒吐出的字元单位就多了。更值得问的是，你现在跑的那个模型，是卡在帐单、卡在显卡太小，还是卡在速度？那个卡点，决定了你该挑哪种格式、压到几位元。你第一个想压小上线的模型是哪一个？评论区说说。 收藏用清单（照着做）： 1. 先算帐再动手，七 B 模型约十四 GB，压到四位元约四 GB，模型缩小两到四倍，再留键值快取和执行开销的位置。 2. 挑对格式再压，快速实验用四位元载入工具，显卡上线用四位元的两种主流方法，笔电用通用格式，新款卡用八位元浮点。 3. 跑五分钟实验，确认显存占用下降约七成、模型回复正常，再写五十到一百条真实提示词对照十六位元基线逐条比。 4. 刻意测最先崩的五类任务，真实负载下测速度，先切小流量灰度发布，没问题再全量。 转给还在为模型帐单头痛的朋友，压小两到四倍再上线，量得准才不会翻车，他今晚就能先跑五分钟实验。

Codex是真的傻逼啊。。。。可以给你们看看用Codex都做出了些什么玩意，但最近就深度使用DSH，说实话有点惊艳了！！！而且又打折，又便宜效果又牛逼！！内容吊打Codex，做事情效率也比Codex高，我都不知道订阅Codex的20x的意义还在哪？ 更何况还有能打2.4折的DeepSeek干嘛不用啊。。。。 GPT-6 Astra 开到 Ultra，让它画个鹈鹕骑自行车，腿都够不着脚踏，这不是傻逼是什么啊？？？我最近做了一个B-roll素材库才花了3美元整理了几百种b-roll，就是用@HiLinkup_AI他们家的低价DeepSeek 效率也不是我瞎说，有人在同一台电脑上掐了表，Codex 每秒吐 52 个 token，Claude Opus 5.5 是 86 个，DSH 跑 deepseek-flash 是 161 个，整整快了三倍，额度就更别提了。。。。。 用DSH的Deepseek真的是在某些层面可以和Opus5.5掰掰手腕的，我绝的大多数人没有用DSH，光听Claude被吹的天花乱坠，但选Harness其实也是在选账单 同样的任务，Codex、DSH、Claude Code 通过率都在六成多，Claude Code 一单 18 美元，DSH 3 美元出头 DSH 也有槽点，子 Agent 多、输出多，同一个模型装进去，花费比 Claude Code 外壳多 80%。所以 DSH 越好用，越得配便宜的 DeepSeek 我现在最常丢给 DeepSeek 的是这几类： 1/ Claude Code 里写代码、跑命令、改 bug 这种体力活，Claude 只负责开头拆需求和最后验收，把对应的plan和开发文档写好之后，交给Deepseek执行就OK 2/ 给自己搓的小工具、小脚本，批量改文件、抓个数据、做个小页面，用DSH 3/ 跑一整晚的 Agent 长任务，都是DeepSeek 4/ 杂七杂八的翻译、格式整理、表格清洗 可是官网的Deepseek Flash V4.1，其实还是有点贵的。然后我在许多个比较网站上找了半天，才找一个靠谱的中转站，分享给大家，地址放评论区了，而且官方在搞活动也可以关注一下 为啥找了半天，懂得都懂。拿检测工具测了一个 1.5 倍率的中转站分组，综合分只有 34%，身份一致性、模型签名全挂，基本就是掺水，是的DeepSeek都掺水···· 原因就三个： 1/ 模型从哪来写在明面上。同一个 DeepSeek V4.1 Flash，百度千帆、火山、DeepSeek 官方几个来源摆在一起，各标各的价，你选哪个就是哪个，不存在偷偷给你换 2/ 供货走的是百度、阿里、腾讯、火山这些国内云厂商，不是散户号池，这样是有官方背书的，也不用担心合规问题 3/ 一个 Key 接 Claude Code、Codex、Cursor、Dify 而且！！！价格是真的香 DeepSeek V4.1 Flash 1017 走百度千帆这条线，是官方高峰价的 4.8 折，它响应速率应该就比官key慢5% 现在新用户首充还翻倍，充 10 美元到账 20 美元，入口我放评论区了，自己去看看～

先富带动后富，Anthropic @AnthropicAI 七位联合创始人先富了。 新招股书显示七人下周 IPO 每人卖 337.8 万股，按区间中间价 $74 算，一人套现 2.5 亿美元，合计17.5 亿。 不过其实每人只卖了手里 1.4%， 剩下的还锁一年， 打了一辈子仗，该享受享受了！ 接盘的是谁？ 当然是我们这些打新的！🤣

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