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GGUF量化版本可将Flux的显存需求压缩至8-12GB区间
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50%
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Medium-term (~90 days)
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7/12/2026
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Valid until: 10/10/2026
Sources
AI图像生成工具深度横评：Flux、Midjourney、Gemini怎么选？
redditr/learnmachinelearning7/11/2026
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VerifiedGGUF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75% similarUnverifiedGLM-5.2的模型权重下载超过1.5TB，即便是1-bit量化的压缩版本也需要大约200GB显存才能运行73% similarUnverifiedGGUF格式支持4-bit、8-bit等多种精度级别，可将70亿参数模型的内存占用从约14GB（FP16）压缩至约4GB（Q4_K_M量化），推理精度损失通常在1-3%以内71% 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71% similarUnverified量化技术（如INT8、GGUF格式）使Stable Diffusion仅需4-8GB显存即可运行完整模型71% similar
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