Der Reddit-Nutzer /u/devildip hat unter dem Projektnamen QLAB eine Methode namens CADA (Category-Based Damage Assessment/Allocation) entwickelt, die Quantisierungs-Präzision auf Tensor-Ebene gezielt umverteilt – ohne jegliches Nachtraining, LoRA oder Gewichtsupdates. Der vorliegende Post dokumentiert die erste erfolgreiche Anwendung außerhalb der Gemma-Modellreihe: Qwen 3.5 4B, quantisiert auf IQ2_XS. Der Workflow besteht daraus, zunächst eine imatrix aus einem kategorienbasierten Korpus zu erstellen, dann den Präzisionsschaden pro Tensor zu messen und anschließend das verbleibende Byte-Budget gezielt auf kritische Tensoren umzuverteilen. Von elf ausgewerteten Testsuiten verbesserten sich acht; Rückgänge gab es in den Kategorien Knowledge-QA, Structured Output und Coherence. Bislang hat QLAB positive Ergebnisse über dense, MoE, QAT- und Non-QAT-Architekturen sowie über Gemma- und nun Qwen-Modelle hinweg erzielt. Als nächste Schritte plant der Autor Versuche mit Qwen 1.5 A2 7B sowie perspektivisch mit dem deutlich größeren Qwen 3.8 27B – Letzteres zu geschätzten 140 US-Dollar pro Lauf auf gemieteter GPU-Hardware bei Digital Ocean. Das Fernziel von QLAB ist eine vollautomatische Pipeline, die ausgehend von einem Full-Precision-GGUF die Präzision gezielt auf gewünschte Fähigkeiten konzentriert.