Reddit · r/LocalLLaMA· /u/OpenComplaint524·· 3 天前AI 评分49
8B/14B/32B 本地模型量化推理实测：为什么 Agent 框架不该让 LLM 算数
Why do so many agent frameworks insist on letting LLMs handle numeric reasoning? Here is what happened when we tested 8B vs 14B vs 32B models on quantitative logic
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作者：/u/OpenComplaint524
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AI 导读
一位开发者在单 GPU 上用 Ollama/vLLM 测试 Qwen 2.5（7B/14B/32B）和 Llama 3.1（8B/70B 量化）处理量化逻辑，发现 8B/14B 模型常输出看似合理但数学上颠倒的数字，32B 用 CoT 略有改善但延迟增至三倍。多智能体辩论中，小模型几乎总会附和首个高置信度错误前提，唯一可靠修复是非 LLM 的 Python 硬编码否决门。作者结论是 LLM 应只作语义处理与路由，算术交给原生 Python。
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