把大模型塞进普通电脑，像给旅行箱压缩行李：占用越小越好，但压得太狠，回答质量也可能受损。TurboQuant现已接入ConvRot——一种在量化前重新整理权重数值、削弱异常大值的方法。量化则是用更少比特保存模型，以降低内存和带宽占用。
据项目相关帖文作者giveen介绍，新设的Q5_CR、Q6_CR档位比各自基础版本略有改善，其中Q6_CR的KLD和困惑度接近Q8。前者衡量量化模型偏离原模型多少，后者反映模型预测文本时有多“吃力”；数值接近意味着低位宽可能保住更多质量。不过帖文没有给出完整数字，作者也尚未验证ConvRot能否挽回Turbo 4/3/2量化的质量损失，实际对话效果仍需本地用户实测。