EcoCompute Should-I-Quantize Estimator

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

• 连接方式: 在云端运行
• 传输方式: Streamable HTTP
• 分类: 搜索与 AI 记忆

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

你需要

• 在云端运行无需安装任何东西，通过互联网连接

你用的是哪个应用？

https://ecocompute-estimator.zhanghongping1982.workers.dev/mcp

claude mcp add --transport http ecocompute-estimator https://ecocompute-estimator.zhanghongping1982.workers.dev/mcp

{
  "mcpServers": {
    "ecocompute-estimator": {
      "url": "https://ecocompute-estimator.zhanghongping1982.workers.dev/mcp"
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "ecocompute-estimator": {
      "type": "http",
      "url": "https://ecocompute-estimator.zhanghongping1982.workers.dev/mcp"
    }
  }
}

https://ecocompute-estimator.zhanghongping1982.workers.dev/mcp

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上，无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。

它能做什么

工具名称和描述与服务器在 2026年11月7日 报告的完全一致。这些内容由作者撰写，不是我们写的；我们以纯文本形式显示。

• estimate_quantization_energy

  Estimate the task-level energy change (ΔE% vs FP16) of weight-only quantization (NF4 or INT8) for a model of a given size on a GPU architecture class, from measured-anchored curves. The answer carries basis (measured/interpolated/estimated), confidence and evidence boundaries.

• get_quantization_crossover

  Get the model-size crossover for NF4/INT8 per architecture: below it quantization costs energy, above it saves. Crossovers belong to a card + software stack, not an architecture — the answer says so.

• list_data_coverage

  List what is actually measured (GPU architecture × precision × size range, NVML direct), what is borrowed/estimated, and where the gaps are. Use this before trusting an estimate at the edges of coverage, and to answer 'is there data for my GPU?' honestly.

• search_measurements

  Search the measured anchors by model name, GPU name, architecture or size. Returns ΔE% vs FP16 per anchor with run counts — the raw evidence behind the curves.

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月8日

• ✓ 通过

  作者与仓库一致

  注册名称已通过 GitHub 账户 hongping-zh 验证，该账户拥有此仓库

• … 尚未检查

  仍在维护

  我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

• … 尚未检查

  有许可证

  我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

• ✓ 通过

  端点有响应

  在 204 毫秒内响应（HTTP 200）

• – 不适用

  使用 OAuth 登录

  无需登录

• ✓ 通过

  工具描述中没有隐藏指令

  已读取 4 个工具描述，未发现针对 AI 的隐藏指令

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

• 星标数多于此分类中其他 5688 个服务器的 0%
• 发布到注册中心的时间比此分类中其他 5688 个服务器的 72% 更新
• 基础检查结果等于或优于此分类中其他 5688 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

作者的 README