Dercen 开源 ptq-bench：LLM 训练后量化困惑度基准工具

Dercen 在 GitHub 开源 ptq-bench，一个衡量 LLM 权重量化后困惑度损失的基准工具，对比 RTN、GPTQ、AWQ-lite、HQQ 在不同位宽下的表现。仓库提供 ./ptq 菜单式向导、浏览器界面和 Google Colab 演示，无需 GPU 也能运行最小模型；官网 dercen.github.io/LLM-Precision 随每次 push 自动重建。已完成 436 行的常驻评测矩阵（五模型×五方法×四位宽×三数据集），其中 61 行与已发表数字对照，fp16 偏差在 0.04% 以内，GPTQ 平均偏差 1.2% 以内；流式评测让 13.3 GB 的 opt-6.7b fp16 权重可在 8 GB GPU 上以 1.95 GB 峰值显存完成评测，结果与常驻评测一致。