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Ollama支持4-bit、8-bit等量化压缩技术，通过降低模型权重的数值精度来减少显存占用和计算量
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6/1/2026
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本地部署DeepSeek+RAG知识库教程：Ollama+RAGFlow保姆级指南
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UnverifiedOllama底层基于llama.cpp构建，后者通过量化技术将模型权重从32位浮点压缩至4位或8位整数，降低硬件门槛81% similarUnverifiedOllama通过GGUF量化格式将模型参数从FP16压缩至INT4/INT8精度，使原本需要数十GB显存的模型可以在8-16GB内存的普通电脑上运行80% similarUnverifiedOllama支持在消费级硬件上运行Llama、Mistral、Phi等开源模型，通过4-bit量化将模型压缩到4-8GB内存即可运行80% similarUnverifiedOllama通过GGUF格式的4-bit/8-bit量化可将70B模型压缩至在16GB显存的消费级GPU甚至Apple Silicon芯片上运行78% similar
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