llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 与其他开源模型的差异在哪（算笔账·补充）

先叠个甲：以下都是个人实测。不代表官方说法。本文基于公开资料整理。供讨论参考。 「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 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）。 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。 从推理优化工程师的角度看。实用价值是第一考量。几个值得关注的点：Ollama 一条 ollama run qwen3:8b 即起；Q2_K 仅适合尝鲜。精度损失明显。 希望对同样在选型的朋友有点帮助。讨论与勘误欢迎留言。—— 有不同看法的。评论区见。 👀