聊聊 llama.cpp / Ollama / GGUF 量化：参数、许可和显存的真实门槛

闲话少叙，直接上干货。本文基于公开资料整理，供讨论参考。 「部署笔记」是给想自己动手的朋友准备的，重点在配置与资源占用。 查了下公开资料：llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 出自ggml-org / Ollama，持续维护，2026 年仍是本地推理主流方案 与大家见面，GGUF 量化位宽 2-8 bit；Q4_K_M 约 4.5bit，7B 模型约 4.1GB，使用MIT（llama.cpp）授权。 显存这关，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。 从提示工程师的角度看，实用价值是第一考量。几个值得关注的点：Q2_K 仅适合尝鲜，精度损失明显；Q4_K_M 是速度/精度甜点。 就先聊到这，有问题评论区接着讨论。讨论与勘误欢迎留言。—— 数据会说话，实践出真知。 😅 ✨ 🚀 ⭐ 🔥 💡 👀 🎯 📌 😂