使用 hf download 直接下载模型文件，与通过 AutoModelForCausalLM.from_pretrained 加载模型时的文件大小存在差异，主要源于以下几个核心原因：

1. 下载内容的完整性不同

• hf download 的行为：
  直接下载模型仓库中的所有原始文件，包括：

  • 完整的模型权重文件（如 .bin 或 .safetensors，可能包含未压缩的参数）；
  • 配置文件（config.json、tokenizer_config.json 等）；
  • 词汇表文件（vocab.txt 等）；
  • 可能存在的冗余文件（如训练日志、示例代码、多语言子模型等）。
    此外，部分模型仓库会包含不同精度/格式的权重文件（如 FP32、FP16、INT8 等），hf download 可能会将这些文件全部下载，导致总大小显著增加。

• AutoModelForCausalLM.from_pretrained 的行为：
  加载时会根据配置自动筛选并加载必要的文件：

  • 仅加载与当前运行环境兼容的权重文件（如默认选择 FP16 或 INT8 而非完整的 FP32 权重，若模型支持动态精度）；
  • 自动忽略冗余文件（如训练相关的日志、未使用的子模型文件）；
  • 部分模型采用 transformers 库支持的优化格式（如 transformers 4.20+ 支持的 safetensors 或量化格式），加载时会优先选择更紧凑的版本。

2. 模型加载时的动态处理

• from_pretrained 方法在加载模型时，会对权重文件进行动态处理和优化：
  • 自动转换格式：将原始权重转换为适合当前框架（如 PyTorch）的张量格式，可能去除存储时的冗余元数据；
  • 量化或精度转换：若指定 load_in_8bit 或 load_in_4bit 等参数，会实时将模型量化为更小的精度，减少内存占用（但磁盘下载的原始文件可能仍是高精度）；
  • 合并分片文件：部分大模型的权重会拆分为多个 .bin 文件（如 pytorch_model-00001-of-00010.bin），from_pretrained 会在加载时自动合并为统一的模型结构，而 hf download 会保留所有分片文件，总大小看起来更大（但实际权重总量一致，只是存储形式不同）。

3. 缓存机制的差异

• from_pretrained 会将下载的文件缓存到本地（默认路径：~/.cache/huggingface/hub），但缓存的是处理后的必要文件（如合并后的权重、适配当前版本的配置），可能比原始仓库的完整文件更小；
• 而 hf download 通常直接下载原始仓库的所有文件，不经过筛选或处理，因此缓存的文件更完整，体积更大。

总结

hf download 下载的是模型仓库的完整原始文件集（包含所有格式、分片和冗余内容），而 AutoModelForCausalLM.from_pretrained 仅加载必要的、经过优化处理的文件（如适配精度、合并分片），因此前者的文件总大小会显著大于后者。

如果需要控制下载大小，可以在 from_pretrained 中指定精度参数（如 torch_dtype=torch.float16），或通过 hf download 手动筛选所需文件（如仅下载特定分片和配置文件）。