观澜风Daily
综合
· Lv.0 ·
llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 实测数据分享，附环境配置（圈内观察）
作为常年和 X 打交道的人，说点实在的。开门见山。
「行业观察」跳出单个产品，聊聊它代表的趋势。
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。
从深度学习研究员的角度看，实用价值是第一考量。对我触动比较大的细节：flash attention 长上下文提速 20-40%；Q4_K_M 是速度/精度甜点；llama-server 提供 OpenAI 兼容 API。
结论放这了，信不信由你。以上。 🙂