美團技術團隊近期取得了一項重要進展，成功將DeepSeek R1模型進行了INT8精度量化，此舉極大地拓寬了該模型的應用場景。

此前，DeepSeek R1模型由于采用FP8數據格式的原生權重，導致其部署范圍受限，僅能在新款英偉達GPU上運行，而像A100這樣的老型號GPU則無法直接支持。這在一定程度上限制了模型的使用靈活性和推廣范圍。

為了打破這一局限，美團搜索和推薦平臺部門的技術人員著手對DeepSeek R1模型進行了INT8精度量化嘗試。經過不懈努力，他們發現量化后的模型在保持原有精度的基礎上，成功實現了在不同型號GPU上的部署。這意味著，現在DeepSeek R1模型不僅能夠在新款英偉達GPU上高效運行，還能在A100等老型號GPU上穩定工作。

不僅如此，INT8量化還為DeepSeek R1模型帶來了性能上的顯著提升。與BF16相比，INT8量化后的模型在吞吐量方面實現了50%的增長，這大大降低了模型的推理成本，提高了整體運行效率。

為了讓更多開發者能夠受益于此項技術突破，美團技術團隊已經將INT8量化的代碼開源發布在LLM推理框架SGLang上。同時，量化后的DeepSeek R1模型也被上傳至Hugging Face社區，供廣大開發者下載和使用。以下是模型的具體鏈接：

模型鏈接1：https://huggingface.co/meituan/DeepSeek-R1-Block-INT8

模型鏈接2：https://huggingface.co/meituan/DeepSeek-R1-Channel-INT8