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Ollama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
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7/12/2026
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从零构建离线RAG应用：PDF私人知识库完整实现指南
redditr/learnmachinelearning7/11/2026
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VerifiedOllama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81% similarUnverifiedllama.cpp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，使消费级GPU甚至纯CPU也能运行数十亿参数规模的模型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74% similarVerifiedGGUF格式的4-bit量化可将模型权重从32位浮点压缩到4位整数，模型体积缩小约8倍74% 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72% similar
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