量化后性能下降可通过以下方法改善：使用QAT代替PTQ以在训练时感知量化误差、采用混合精度保留关键层为FP16、应用校准数据集优化量化参数、尝试更高bit位如INT8或W8A16、使用GPTQ/AWQ等先进量化算法、或对量化后模型进行knowledge distillation微调恢复精度。
AI编程助手能够处理大量重复性编码任务并提升效率，但无法完全替代初级程序员。初级程序员除了编码，还需要理解业务需求、进行需求澄清、参与团队协作、处理边界情况、进行代码审查以及积累领域知识，这些涉及沟通、判断和上下文理解的能力目前仍然是AI的薄弱环节。
量化后性能下降可通过以下方法改善：使用QAT代替PTQ以在训练时感知量化误差、采用混合精度保留关键层为FP16、应用校准数据集优化量化参数、尝试更高bit位如INT8或W8A16、使用GPTQ/AWQ等先进量化算法、或对量化后模型进行knowledge distillation微调恢复精度。
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vLLM凭PagedAttention与连续批处理，易部署、迭代快；TensorRT-LLM靠算子融合与量化，在NVIDIA GPU上延迟更低，但适配成本高，适合稳定的大规模生产场景。
国内可用的有文心一言、通义千问、Kimi、豆包、智谱清言与DeepSeek。Kimi擅长长文档，DeepSeek强于推理与代码，豆包交互流畅，通义适合办公集成，可按场景组合使用。
临界点取决于日均请求量、模型规模和使用周期。一般而言，当日均调用量达到百万级别且持续周期超过18-24个月时，自研成本（包含GPU集群、人力、训练和运维）开始低于API累积费用，但需考虑技术债务、迭代成本和机会成本，中小企业建议先用API验证场景再决策是否自研。
混合专家模型MoE通过门控网络为每个输入样本动态选择少数几个专家子网络激活处理，其余专家保持休眠状态，从而在保持模型总容量的同时大幅降低单次推理的计算量，实现参数规模与计算成本的解耦，典型实现如Switch Transformer每次仅激活1-2个专家。
MoE通过稀疏激活机制实现效率优势：每个token仅路由到少数专家子网络（如8/128专家），激活参数量远小于稠密模型，在保持总参数规模带来的表达能力的同时，单次推理的FLOPs和延迟接近小模型，从而以亚线性计算成本扩展模型容量。
使用 Ollama 或 llama.cpp 框架加载量化后的 DeepSeek 模型（如 Q4_K_M 格式），配合 16GB 以上显存的 RTX 4090 或 3090，通过 GPTQ/AWQ 量化可在消费级硬件上实现推理。