llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 的许可与商用红线，一次说清（圈内观察）

先叠个甲：以下都是个人实测，不代表官方说法。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）。 显存这关，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。 从高校研究员的角度看，实用价值是第一考量。官方口径里有几条很关键：Q2_K 仅适合尝鲜，精度损失明显；Q4_K_M 是速度/精度甜点。 下次有新进展再来更新。以上。—— 以上，欢迎拍砖。