Cuantización INT4 reduce 4× memoria LLM: guía 2026
¿Por qué la cuantización entera reduce 4× la memoria de tu LLM? Un modelo de 70B parámetros ocupa 140 GB en FP16, pero solo 35 GB en INT4: una reducción de 4× que puede hacer la diferencia entre necesitar 4 GPUs o una sola. Para founders que deployan modelos de IA, la cuantización entera es …









