LMSYS Blog· SGLang RL Team, InfiXAI Team, Ant Group Asystem & AQ Infra Team, slime Team, RadixArk Team·· 2026-01-26AI 评分46
SGLang RL 团队实现 INT4 QAT 端到端训练：1TB 模型单卡 H200 部署
Squeezing 1TB Model Rollout into a Single H200: INT4 QAT RL End-to-End Practice
AI 导读
SGLang RL 团队联合 InfiXAI、蚂蚁集团等团队，在 slime 框架上落地了 INT4 QAT 端到端方案，训练用 fake quantization、推理用 W4A16，实现与 BF16 全精度相当的训练-推理一致性。
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