Qwen3.5-35B-A3B-APEX-GGUF性能对比：7大版本基准测试报告

董洲锴Blackbird

365人浏览 · 2026-06-02 10:13:25

董洲锴Blackbird · 2026-06-02 10:13:25 发布

Qwen3.5-35B-A3B-APEX-GGUF性能对比：7大版本基准测试报告

【免费下载链接】Qwen3.5-35B-A3B-APEX-GGUF 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/mudler/Qwen3.5-35B-A3B-APEX-GGUF

Qwen3.5-35B-A3B-APEX-GGUF是基于APEX（Adaptive Precision for EXpert Models）技术的新型混合精度量化模型，通过MoE感知的分层精度梯度实现了卓越的性能与效率平衡。本文将对该项目提供的7个版本进行全面的基准测试对比，帮助用户选择最适合自己需求的模型版本。

项目概述：APEX技术核心优势

APEX是一种专为混合专家（Mixture-of-Experts）语言模型设计的创新量化技术，与传统均匀量化方法不同，它通过三大核心策略实现了Q8_0级别的质量与更小的模型体积：

MoE感知张量分类：将模型张量分为路由专家权重、共享专家权重和注意力/SSM权重三类，针对不同类型采用差异化精度策略
分层精度梯度：边缘层（处理输入嵌入和输出logit）采用更高精度，中间层采用较低精度
多样化校准矩阵：I-variants版本使用涵盖聊天、代码、推理和工具调用的多样化数据集进行校准，显著提升实际应用场景的准确性

7大版本概览

该项目提供7种不同配置的APEX GGUF文件，覆盖从最高精度到消费级GPU推理的各种部署场景：

文件	配置	大小	困惑度	速度(tg128)	最佳用途
`Qwen3.5-35B-A3B-APEX-Quality.gguf`	APEX Quality	21.3 GB	6.527	62.3 t/s	最低困惑度
`Qwen3.5-35B-A3B-APEX-I-Quality.gguf`	APEX I-Quality	21.3 GB	6.552	63.1 t/s	基准测试最佳准确性
`Qwen3.5-35B-A3B-APEX-Balanced.gguf`	APEX Balanced	23.6 GB	6.533	60.8 t/s	交互式使用、服务部署、通用目的
`Qwen3.5-35B-A3B-APEX-I-Balanced.gguf`	APEX I-Balanced	23.6 GB	6.548	61.4 t/s	全面均衡，更低KL散度
`Qwen3.5-35B-A3B-APEX-Compact.gguf`	APEX Compact	16.1 GB	6.783	69.8 t/s	消费级24 GB GPU
`Qwen3.5-35B-A3B-APEX-I-Compact.gguf`	APEX I-Compact	16.1 GB	6.669	69.8 t/s	16 GB GPU，该尺寸下最佳准确性
`Qwen3.5-35B-A3B-APEX-Mini.gguf`	APEX Mini	12.2 GB	7.088	74.4 t/s	消费级16 GB VRAM，最小可用尺寸

核心性能指标对比

所有测试均在NVIDIA DGX Spark（GB10，122 GB VRAM）上进行，困惑度基于wikitext-2-raw（上下文2048）测量，准确性基准（HellaSwag、Winogrande、MMLU、ARC-Challenge、TruthfulQA）通过llama.cpp评估。

量化性能综合对比

图：APEX各版本与标准量化方法在多个关键指标上的对比，展示了APEX技术在保持高性能的同时显著减小模型体积的优势

关键指标详细对比

量化方法	大小(GB)	困惑度	KL均值	KL最大值	HellaSwag	MMLU	速度(tg128)
F16	64.6	6.537	--	--	82.5%	41.5%	30.4
Q8_0	34.4	6.533	0.0046	14.71	83.0%	41.2%	52.5
APEX Quality	21.3	6.527	0.0114	5.85	83.0%	41.2%	62.3
APEX I-Quality	21.3	6.552	0.0102	5.59	83.5%	41.4%	63.1
APEX Balanced	23.6	6.533	0.0088	6.03	83.0%	41.3%	60.8
APEX I-Compact	16.1	6.669	0.0332	5.50	81.8%	41.7%	69.8
APEX Mini	12.2	7.088	0.0870	5.57	81.0%	41.3%	74.4
Unsloth UD-Q8_K_XL	45.3	6.536	0.0025	4.36	82.5%	41.3%	36.4
bartowski IQ2_M	11.3	7.303	0.1113	6.07	80.3%	39.6%	76.2

各版本关键特性与适用场景

高质量版本：Quality与I-Quality

APEX Quality采用3层分层精度梯度（Q6_K/Q5_K/IQ4_XS）和Q8_0共享专家，实现了所有量化方法中最低的困惑度（6.527），甚至超过了F16（6.537），同时体积仅为21.3 GB，比Q8_0小38%。

APEX I-Quality使用相同架构但采用多样化校准矩阵（聊天、代码、推理、工具调用，不含Wikipedia），在基准测试中表现最佳：HellaSwag（83.5%）、ARC（57.9%）和TruthfulQA（38.4%）均为所有模型中最高。

适用场景：需要最高推理质量的应用，如专业内容创作、复杂问题解答和研究分析，建议配备22 GB以上VRAM的GPU。

均衡版本：Balanced与I-Balanced

APEX Balanced采用2层梯度（Q6_K边缘层，Q5_K中间层）和Q8_0共享专家，与Q8_0困惑度完全相同（6.533），但体积小31%，速度快16%，是通用目的的理想选择。

APEX I-Balanced使用多样化校准矩阵，KL散度降低11%（均值0.0078 vs 0.0088），KL最大值从6.03降至5.77，适合对模型稳定性要求较高的场景。

适用场景：交互式聊天、服务部署、企业应用等需要平衡性能和资源消耗的场景，建议配备24 GB以上VRAM的GPU。

紧凑型版本：Compact与I-Compact

APEX Compact采用Q4_K边缘层、Q3_K中间层和Q6_K共享专家，体积仅16.1 GB，可在消费级24 GB GPU上运行，同时保留足够的KV缓存空间。

APEX I-Compact是校准矩阵改进最显著的版本：困惑度从6.783降至6.669（-0.114），KL最大值从7.56降至5.50，MMLU从40.9%提升至41.7%，是16 GB级别GPU上的最佳选择。

适用场景：消费级GPU部署、边缘计算、资源受限环境，建议配备17 GB以上VRAM的GPU。

迷你版本：APEX Mini

APEX Mini结合分层精度梯度和IQ2_S中间层专家，体积仅12.2 GB，可在消费级16 GB VRAM GPU上运行。尽管体积小巧，但其性能全面超越bartowski IQ2_M（11.3 GB）：困惑度7.088 vs 7.303，HellaSwag 81.0% vs 80.3%，MMLU 41.3% vs 39.6%。

适用场景：资源极度受限的环境、个人设备部署、教育场景，建议配备13 GB以上VRAM的GPU。

快速开始指南

安装与使用

要开始使用APEX模型，首先需要克隆仓库：

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/mudler/Qwen3.5-35B-A3B-APEX-GGUF
cd Qwen3.5-35B-A3B-APEX-GGUF

性能优化建议

TurboQuant KV缓存压缩（可选）

对于额外的内存节省和更快的提示处理，可以结合使用TurboQuant+的KV缓存压缩，这是llama.cpp的一个分支，为KV缓存添加了turbo量化类型，可将KV缓存压缩4.6倍，同时保持所有质量指标不变。

# 构建TurboQuant+
git clone https://github.com/TheTom/llama-cpp-turboquant.git
cd llama-cpp-turboquant
git checkout feature/turboquant-kv-cache
cmake -B build -DGGML_CUDA=ON
cmake --build build --config Release -j

# APEX Mini与TurboQuant KV缓存压缩示例
./build/bin/llama-server -m Qwen3.5-35B-A3B-APEX-Mini.gguf \
    -ctk q8_0 -ctv turbo3 -fa on \
    --host 0.0.0.0 --port 8080 -ngl 99

TurboQuant在8K上下文下可提供13-14%的提示处理加速，使APEX Mini + TurboQuant能够在16 GB VRAM GPU上以12 GB模型大小运行8K+上下文。