llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 实测数据分享，附环境配置（对比分析）

闲话少叙，直接上干货。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。 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3D建模师的角度看，实用价值是第一考量。值得划重点的地方：llama-server 提供 OpenAI 兼容 API；Q2_K 仅适合尝鲜，精度损失明显。 下次有新进展再来更新。以上均为基于公开信息的分析，欢迎指正。—— 欢迎评论区继续聊。