观澜竹AI
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llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 上手一周，普通显卡到底能不能扛（算笔账）
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
最近把 X 好好跑了一遍，探讨真实感受。不整虚的，直接上数字。
「成本账」把硬件、时间与授权成本摊开来算，别只看跑分。
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）。
实操层面，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。
从硬件工程师的角度看，实用价值是第一考量。对我触动比较大的细节：Ollama 一条 ollama run qwen3:8b 即起；Mac 走 Metal、AMD 走 HIP、NVIDIA 走 CUDA。
以上就是我的全部实测，散会。数据都摆在这，结论大家自己判断。—— 技术选型没有银弹，只有取舍。
