新柔Notes
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· Lv.0 ·
llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 的许可与商用红线，一次说清（算笔账）
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
先叠个甲：以下都是个人实测，不代表官方说法。不整虚的，直接上数字。
「成本账」把硬件、时间与授权成本摊开来算，别只看跑分。
查了下公开资料：llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 出自ggml-org / Ollama，持续维护，2026 年仍是本地推理主流方案 与大家见面，GGUF 量化位宽 2-8 bit；Q4_K_M 约 4.5bit，7B 模型约 4.1GB，使用MIT（llama.cpp）授权。
落地时绕不开的资源问题——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。
从硬件工程师的角度看，实用价值是第一考量。对我触动比较大的细节：llama-server 提供 OpenAI 兼容 API；Ollama 一条 ollama run qwen3:8b 即起。
欢迎持不同意见的朋友理性讨论。数据都摆在这，结论大家自己判断。—— 事实先行，观点随后。
