“每生成一个 token，它都会把模型的所有权重从头到尾完整读一次。”一位开发者在分享自己的测试结论时这样写道。这句话揭开了大语言模型在单用户场景下推理延迟的关键——不是参数量、不是浮点运算次数，而是权重在显存里占了多少字节。

他把 4B 参数模型以 INT8 精度量化（权重文件约 4.0 GB）和 8B 参数模型以 INT4 精度量化（约 4.3 GB）放在同一张 GPU 上跑。结果是：4B‑INT8 每个 token 耗时 5.98 ms，8B‑INT4 耗时 6.50 ms，速度几乎一样，尽管前者的参数数量只有后者的一半。实验者原本以为一个 4B 模型应该比 8B 快接近一倍，实际第一轮测量却只有 1.24–1.36 倍的提速。他差点就此得出结论：“切到 4B 换不来多少收益”。

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问题不在模型，而在测量方式。那轮对比里，4B 一侧背了两个包袱：使用了不同的量化核（该核在这张 GPU 上解包效率更低），并且适配器仍以外部挂载方式运行，每个生成步骤都多算一个小矩阵乘法。后来他把 4B 模型也改用与 8B 侧相同的量化方案，并把适配器合并进模型本体，再测——速度差立刻拉大到 2.3 倍。2.35 倍的差距在错误设定下可以完全消失，甚至反转。

为什么权重文件的字节数决定了速度？因为当批量大小等于 1（只给一个用户生成）时，每产出一个 token，计算单元读显存的时间远长于实际运算时间。整份权重都要被读一遍，读写量就是权重的字节总数；内存带宽直接成为瓶颈，生成速度与权重字节数成反比。这就是为何 4.0 GB 和 4.3 GB 几乎一样快，而 8B‑INT8 模型（约 8 GB）会慢上一大截。

这个发现对选卡和选模型的决策影响很直接：如果做单用户低延迟部署，盯着内存带宽比盯着 TFLOPS 更有用。再看那些标注着参数规模的模型卡，真正该对比的是它们在不同量化精度下的“字节数”。两张参数量相差一倍的卡，通过不同的量化等级可以把实际读取量拉至同一水平，速度也就拉平了。

实验者最后提醒，任何关于模型快慢的结论都必须先把部署条件对齐——相同的 GPU、相同的量化核、相同的批量大小、相同的适配器合并状态。一次没有对齐的比较，就能让 2 倍的性能差伪装成“几乎没有区别”，让选型完全跑偏。