llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 本地跑通了，说点实在的（对比分析·补充）

很多同学习惯问『能不能用』，我更想问『值不值得用』。先说结论，再摆依据。 这次「横向对比」不吹不黑，把它和同赛道选手放在一张表里看差距。 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）。 硬件门槛方面：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。 内容侧更关心产出质量稳不稳定，能不能量产。补充几个硬信息：Q4_K_M 是速度/精度甜点；llama-server 提供 OpenAI 兼容 API。 就先聊到这，有问题评论区接着讨论。以上均为基于公开信息的分析，欢迎指正。—— 有不同看法的，评论区见。