新柔Notes
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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·2）
✦ 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。
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。
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。
从硬件工程师的角度看，实用价值是第一考量。值得划重点的地方：flash attention 长上下文提速 20-40%；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。
