Unverified60% confidenceTradeoffExact time
Q4_K_M是最主流的量化平衡选择，困惑度损失通常低于1%；Q2_K可将70B模型压缩至约26GB但质量下降明显
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Sources
60%
Confidence
Long-term
Relevance
7/11/2026
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Ollama获6500万美元B轮：85%财富500强已部署本地大模型
redditr/ollama7/10/2026
Related Claims
Unverified一个70B参数模型在Q4量化后的困惑度往往仍低于13B模型在Q8甚至FP16下的困惑度71% similarVerified量化技术可将模型体积压缩50%-75%，在损失极小精度前提下降低显存占用71% similarUnverifiedQ4_K_M 量化在多数推理任务上与全精度模型的差距极小，是社区最广泛推荐的默认选择71% similarUnverified4-bit量化在损失约1-3%准确率的前提下，将模型体积缩减至原来的1/871% similarUnverified对于参数量大于30B的模型，4-bit量化造成的性能损失通常在基准测试中下降1-3%，但对小模型影响更显著67% similar
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