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llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 部署踩坑记：从下载到稳定出词（部署要点）
✦ 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』。今天没啥事。来唠唠这个。
「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。
llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 是ggml-org / Ollama的作品。公开信息显示发布于持续维护。2026 年仍是本地推理主流方案。参数规模方面。GGUF 量化位宽 2-8 bit；Q4_K_M 约 4.5bit。7B 模型约 4.1GB。许可协议是MIT（llama.cpp）。
落地时绕不开的资源问题——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。
数据出身的我更信可复现的数字。不信口头宣传。值得划重点的地方：Q2_K 仅适合尝鲜。精度损失明显；flash attention 长上下文提速 20-40%。
就先聊到这。有问题评论区接着讨论。先唠到这。评论区接着聊。—— 以上。欢迎拍砖。 ✨ 🔧 😊 💡 📌
