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llama.cpp 采用的 K-Quants 技术将权重分组（通常每32或64个权重一组），对每组使用 K-means 聚类算法寻找最优量化码本
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9/3/2026
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UnverifiedK-Quant是llama.cpp生态中的混合精度量化方案，根据每层权重敏感度分配不同量化bit数，可在相同平均bit数下将精度损失降低40-60%70% similarVerifiedQ4_K_M中的K代表k-quants方案，M代表中等质量级别，是llama.cpp引入的混合量化策略67% similarUnverified开发者最终选择KL散度为0.028的变体作为最优解64% similarUnverified推理端优化技术包括量化、知识蒸馏和KV Cache，量化可将参数从32位或16位浮点压缩为8位甚至4位整数63% similarVerifiedKimi K2.6采用混合专家（MoE）架构，总参数量达1万亿级别，实际激活参数仅32B63% similar
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