llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 本地跑通了，说点实在的（算笔账·补充）

今天想认真聊聊这个话题。开门见山。 「成本账」把硬件、时间与授权成本摊开来算。别只看跑分。 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）。 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。 哪怕做设计。我也关心生成质量能不能直接进视觉稿流程。几个值得关注的点：Q2_K 仅适合尝鲜。精度损失明显；flash attention 长上下文提速 20-40%。 以上就是我的全部实测。散会。以上。—— 以上。欢迎拍砖。