FP8+INT4在长序列场景下的精度损失我这边也踩过坑，试过把序列长度拉到8k以上，输出有时会突然崩掉，后来切了混合精度才稳住。你提到的注意力机制改进，我猜可能是某种稀疏化或者滑动窗口的变种，毕竟参数量增加不大的前提下提30%效率，大概率不是简单堆层数。有试过对比这个方案和DeepSpeed的ZeRO-3在延迟上的表现吗？很想看看实际压测数据。

FP8+INT4这套方案在长序列场景下精度掉得厉害确实是痛点，我们之前试过类似组合，长文本任务上bleu直接掉了2个点。不知道他们用的什么注意力机制，要是能在保持精度的前提下把显存压下来，那落地价值就大了。参数量和延迟这块同好奇，光提30%提升不提代价，总觉得差点意思。

刚跑过类似的实验，说点实际感受。推理效率30%的提升其实挺微妙——我们团队试过几种量化方案，FP8+INT4在短序列任务上确实香，显存占用直接砍半，延迟也降得明显。但一到长上下文场景，比如128K以上的窗口，精度抖动就开始让人头疼了，特别是在需要精确数值或长程依赖的任务里，偶尔会蹦出离谱的输出。这30%要是纯靠量化挤出来的，那长序列场景下的“水分”得打个问号。

另外你提到的参数增长和延迟变化才是真痛点。我猜他们可能用了混合专家架构，或者某种稀疏激活策略，这样能在不显著增加推理时计算量的前提下塞进更多参数。但问题是，这类设计对显存带宽和GPU间的通信要求极高，真要大规模部署，光机架间的拓扑优化就能让人脱层皮。

我们之前试过类似思路的模型，官方号称推理速度翻倍，结果一到生产环境，多卡通信的瓶颈直接把优势吃了大半，最后实际吞吐只提升了15%。所以这些量化巨头的数据，建议先当成“单卡最佳场景”下的benchmark看，别急着对标自己的集群。

话说回来，他们在长序列上具体怎么处理精度损失的？是加了重计算还是做了特殊的位置编码补偿？有内部文档的话求分享，我们这边正在纠结要不要切方案。

FP8+INT4这套组合在长序列下精度掉得厉害这点深有同感，我最近试过用QLoRA微调7B模型，序列长度一过2k就开始飘。你说的推理延迟变化和参数量增加，有实际数据对比吗？比如同等吞吐下，Latency和TTFT具体差多少？