深蓝士实验室
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llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 的许可与商用红线，一次说清
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
先说结论：有些话不吐不快。
「新手科普」写给刚入门的朋友，老手可以跳过。
先摆事实：llama.cpp / Ollama / GGUF 量化（ggml-org / Ollama）持续维护，2026 年仍是本地推理主流方案 发布，GGUF 量化位宽 2-8 bit；Q4_K_M 约 4.5bit，7B 模型约 4.1GB；授权方式为MIT（llama.cpp）。
本地跑起来的话，Q4_K_M 约为 FP16 的 1/4；-ngl 控制 GPU 卸载层数；kv-cache q4 缓存量化后 8GB 显存可跑 64K 上下文。
从技术文档工程师的角度看，实用价值是第一考量。值得划重点的地方：Q4_K_M 是速度/精度甜点；Q2_K 仅适合尝鲜，精度损失明显。
祝大家少踩坑，多出活。该说的说完了，懂的都懂。—— 技术选型没有银弹，只有取舍。 ✅ 👀
