量化精度的組合方式，A 是激活 (Activation)，W 是權重 (Weight)，後面的數字是“多少 bit”。

A8W8 是什麼？

A8W8 = 激活 8bit，權重 8bit

•	A8：前向推理時，每一層算完的中間結果（activation）用 8bit 表示
•	W8：模型參數（weight）也用 8bit 存儲
•	對你來説意味着：
•	顯存佔用 ≈ 原來 FP16/BF16 的一半左右
•	計算基本也是 8bit 或 16bit 混合，速度和精度比較均衡
•	這是目前最通用、最穩定的量化方案，所以大多數框架/模型都優先支持 A8W8

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W4A8 又是什麼？

W4A8 = 權重 4bit，激活 8bit

•	W4：模型參數壓到 4bit
•	A8：中間激活仍然保持 8bit
•	對你來説意味着：
•	權重顯存再砍一半（相對 8bit 權重），對 80B 這種巨型模型特別香
•	但：
•	訓練/校準會更復雜
•	精度更敏感，容易掉點
•	後端實現（內核、算子、圖優化）也更難

因此框架才會寫：

“量化只支持 A8W8，目前個別模型支持 W4A8”

意思就是：
1. 通用支持：A8W8
• 你隨便用的那些模型，大多隻能用 A8W8 這一種量化配置來跑；
2. 少數“特別適配”的模型：W4A8
• 只有官方/社區提前做過 4bit 權重量化&校準的那幾款，才支持 W4A8；
• 你不能對任意模型隨手選個 “W4A8” 就跑，框架裏壓根沒這份 4bit 權重 or 校準參數。

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結合你的場景理解一下

你現在在折騰 Qwen3-Next-80B + Ascend / vLLM：
• 如果文檔寫的是“只支持 A8W8”，那就理解為：
• 這個推理後端（比如某個 Ascend 圖引擎）只實現了 8bit 權重+8bit 激活的量化算子和流程；
• 若你想用 4bit 權重，需要：
• 要麼用官方已經適配好的 “W4A8 版本模型”；
• 要麼自己跑一套量化+校準流程，再看後端是否支持加載這種格式。
• “個別模型支持 W4A8”＝那幾個模型已經預先搞好了 4bit 權重版本，框架對它們做了特殊支持。

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一句總結
• A8W8：通用、安全、省一半顯存；
• W4A8：更省顯存，但只對少數“提前量好”的模型開放，不能隨便用在所有模型上。