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llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 与其他开源模型的差异在哪（对比分析）
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
很多同学习惯问『能不能用』，我更想问『值不值得用』。本文基于公开资料整理，供讨论参考。
这次「横向对比」不吹不黑，把它和同赛道选手放在一张表里看差距。
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。
内容侧更关心产出质量稳不稳定，能不能量产。官方口径里有几条很关键：Mac 走 Metal、AMD 走 HIP、NVIDIA 走 CUDA；Q4_K_M 是速度/精度甜点。
别光收藏，动手试试才是真的。讨论与勘误欢迎留言。—— 让复杂的事情变简单。
