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新手问爆的 llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 问题，统一回帖（上手实测·补充）
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
作为常年和 X 打交道的人，说点实在的。最近有不少朋友问起，正好一起聊聊。
这轮「实测记录」我把环境、参数和输出都记了流水账，供同好参考。
按官方与社区交叉核对的信息：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）GGUF 量化位宽 2-8 bit；Q4_K_M 约 4.5bit，7B 模型约 4.1GB，版权口径是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3D建模师的角度看，实用价值是第一考量。值得划重点的地方：Mac 走 Metal、AMD 走 HIP、NVIDIA 走 CUDA；Q2_K 仅适合尝鲜，精度损失明显。
祝大家少踩坑，多出活。有不同看法欢迎补充，一起进步。—— 以上，欢迎拍砖。
