llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 与其他开源模型的差异在哪（部署要点·3）

闲话少叙，直接上干货。本文基于公开资料整理，供讨论参考。 「部署笔记」是给想自己动手的朋友准备的，重点在配置与资源占用。 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。 从算法侧看，训练数据质量与推理时的稳定性同样重要。几个值得关注的点：llama-server 提供 OpenAI 兼容 API；Q4_K_M 是速度/精度甜点；Q2_K 仅适合尝鲜，精度损失明显。 以上就是我的全部实测，散会。讨论与勘误欢迎留言。—— 让复杂的事情变简单。