梓萱笔记
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新手问爆的 llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 问题，统一回帖（踩坑复盘）
✦ 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』。有些话不吐不快。
这篇「避坑指南」都是踩过的坑。看完能少走弯路。
llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 的基本盘：ggml-org / Ollama 打造。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。遵循MIT（llama.cpp）。
硬件门槛方面：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。
带团队后我更看长期维护成本。而非单次 demo。几个值得关注的点：Q2_K 仅适合尝鲜。精度损失明显；Ollama 一条 ollama run qwen3:8b 即起；llama-server 提供 OpenAI 兼容 API。
别光收藏。动手试试才是真的。该说的说完了。懂的都懂。—— 工具为人服务。不是相反。 🔧 ✨ 😊 💡 📌
