大模型Q4与Q8在性能上的差异主要体现在以下几个方面：
1. 训练数据量：Q8模型的训练数据量通常大于Q4模型，这意味着Q8模型在训练过程中能够接触到更多的信息，从而提高了模型的泛化能力。
2. 参数数量：Q8模型的参数数量通常大于Q4模型，这使得Q8模型能够捕捉到更多的特征信息，从而提高了模型的预测精度。
3. 计算资源需求：由于Q8模型的参数数量和训练数据量都较大，因此其计算资源需求也较高。这可能导致Q8模型在实际应用中需要更多的计算资源，如更高的硬件配置、更大的内存等。
4. 推理速度：由于Q8模型的参数数量和训练数据量较大，因此其推理速度可能会较慢。这可能会影响到模型在实际应用场景中的实时性，特别是在需要快速响应的场景中。
5. 可解释性：大型模型通常具有更好的可解释性，因为模型的结构相对简单，更容易理解和分析。然而，这也可能导致模型的泛化能力较差，因为过于复杂的模型结构可能会导致过拟合现象。
6. 更新和维护：由于Q8模型的参数数量和训练数据量较大，因此其更新和维护成本也较高。这可能导致在实际使用过程中，用户需要投入更多的时间和精力来维护和更新模型。
7. 能耗：大型模型通常具有较高的能耗，因为它们需要更多的计算资源来运行。这对于需要在电池供电或节能场景中使用模型的应用来说，可能是一个需要考虑的问题。
总之，大模型Q8与Q4在性能上的差异主要体现在训练数据量、参数数量、计算资源需求、推理速度、可解释性、更新和维护成本以及能耗等方面。在选择模型时，用户需要根据自己的实际需求和应用场景来权衡这些差异，选择最适合自己需求的模型。
