千问2.5-14B-Instruct-GPTQ-Int8模型是否支持微调需结合以下技术分析：
1. 量化方式决定微调可行性
若采用训练后量化（PTQ）：直接对FP16/FP32权重转换为Int8，通常不支持直接微调。因量化过程未参与训练，微调可能导致精度损失。
若采用量化感知训练（QAT）：在量化过程中模拟Int8计算图进行微调，理论上支持后续微调，但需保持量化参数一致性。
2. 框架支持情况
若基于PaddlePaddle框架：需确认其是否支持Int8模型的微调接口。部分框架允许在量化模型上加载并调整权重，但需重新量化或校准。
若使用自定义量化方案：需检查是否提供微调适配层或动态量化机制。
3. 实践建议
优先查阅官方文档：确认该模型是否采用QAT及推荐的微调流程。
小规模实验验证：尝试在少量数据上微调，观察loss收敛情况及生成质量变化。
精度保护策略：若必须微调，可考虑在FP16精度下微调后重新量化，或使用混合精度训练（部分层保持FP16）。
结论：该模型是否支持微调取决于其量化方式及框架支持。若采用QAT且框架提供适配接口，则支持；若为PTQ量化，直接微调可能效果不佳。建议联系百度智算或参考官方微调指南获取准确信息。