关于 llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 的几个常见误解，逐条掰扯（算笔账·补充）

这个问题被问了太多次，统一回复一下。开门见山。 「成本账」把硬件、时间与授权成本摊开来算，别只看跑分。 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。 哪怕做设计，我也关心生成质量能不能直接进视觉稿流程。补充几个硬信息：Q4_K_M 是速度/精度甜点；flash attention 长上下文提速 20-40%；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。以上。—— 保持好奇，保持敬畏。