spectralquant 是基础设施领域的开源项目，由 Dynamis-Labs 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于基础设施分类，该分类目前共有 1,130 个项目，GitHub 星标数为 203。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-13。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：长上下文LLM推理时降低显存占用。同类可对比的替代方案包括 KIVI、KVQuant、GPTQ。
GitHub 星标
★ 203
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类开源模型
开发团队Dynamis-Labs
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型compression,kv-cache,large-language-models,llm-inference,machine-learning,pytorch,quantization,research-paper,spectral-analysis,transformer
GitHub 星标★ 203
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-04-05 00:00:00
最近更新2026-09-13 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数6
使用教程
核心亮点
- 提出特征基旋转与注水位分配结合的新方法，压缩率与精度平衡优于传统均匀量化
- 提供即插即用 API，可快速集成到现有 PyTorch 推理流程
- 附带校准数据集和评估脚本，便于用户复现和验证效果
不足之处
- 文档/社区待观察
- 目前仅支持部分模型架构，扩展性有限
适用场景
- 长上下文 LLM 推理时降低显存占用
- 在单卡上运行更大批次或更长序列的模型服务
- 边缘设备或资源受限环境部署大模型
替代项目
KIVI、KVQuant、GPTQ
项目介绍
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