​​大模型量化能显著降低存储、计算和部署成本，加速推理速度并提升能效，但会引入一定精度损失，需根据场景权衡利弊。​​

大模型量化通过降低参数精度（如FP32→INT8/INT4），可减少70%以上的存储空间和40%-60%的能耗，支持在低端硬件或边缘设备上高效运行，同时推理速度提升2-4倍，显著降低云服务和硬件采购成本。例如，量化后的模型体积可能仅为原始模型的1/8，内存占用和计算开销大幅缩减，适合实时性要求高的场景如自动驾驶或金融风控。量化会导致5-15%的精度损失，尤其在复杂任务（如医学影像分析或高精度科学计算）中可能出现偏差，需通过混合精度量化或动态调整策略优化。硬件兼容性是另一挑战，部分设备不支持低位宽计算（如INT4需特定GPU架构），但主流硬件如NVIDIA Tensor Core已逐步覆盖8-bit量化支持。

综合来看，量化是平衡成本与性能的有效工具。低敏感场景可选择4-bit或5-bit混合量化，高精度需求则建议8-bit配合后训练校准。随着算法与硬件的协同优化（如华为分块量化专利），量化技术将进一步提升效率并拓展应用边界。