新手问爆的 llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 问题，统一回帖（圈内观察·2）

看到大家讨论得热闹。我也来抛块砖。先说结论。再摆依据。 「行业观察」跳出单个产品。聊聊它代表的趋势。 llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 的基本盘：ggml-org / Ollama 打造。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。遵循MIT（llama.cpp）。 显存这关。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。 从游戏引擎工程师的角度看。实用价值是第一考量。几个值得关注的点：Q2_K 仅适合尝鲜。精度损失明显；Mac 走 Metal、AMD 走 HIP、NVIDIA 走 CUDA。 觉得有用的话。回帖告诉我。以上均为基于公开信息的分析。欢迎指正。—— 保持好奇。保持敬畏。 😂 💡 ✨ 🚀 ⭐ 🔥 📌 👀 🎯 😅