本地部署量化实测：Q4 是免费的吗？数字能力坏了 10.6 分
两周连续压测 Qwen2.5-32B 与 Llama-3.3-70B 在 FP16、Q8、Q5、Q4 四档量化下的质量损耗与推理成本：Q8 几乎无损，是本地部署默认起点；Q4 通用题只掉 2.3 分，数字算术却暴跌 10.6 分，小模型碰 2 比特是断崖不是斜坡。附能力图谱测试法与并发压测避坑指南。
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2026 年本地 AI 部署实战：Ollama、llama.cpp 与 LocalAI 真实性能与成本对比
2026 年本地 AI 部署实战横评：Ollama、llama.cpp 与 LocalAI 在 4GB/8GB/16GB VRAM 下的真实性能、成本与易用性对比，助你选出最合适的本地推理方案。
DeepSeek-R1 Local Deployment Complete Guide: Running Reasoning Models on 4GB VRAM GPUs
From 1.5B to 32B, DeepSeek-R1 local deployment hardware requirements, Ollama and llama.cpp practical guide, and feasible solutions under 4GB VRAM.
本地 AI 部署实战：Ollama、llama.cpp 与 LocalAI 在 2026 年的真实性能与成本对比
实测 Ollama、llama.cpp、LocalAI 在消费级硬件上的推理速度、显存占用与部署难度，帮你找到最适合本地 AI 落地的技术方案。
2026年本地部署AI实战指南：硬件配置、工具选型与性能实测完全手册
本文从入门级到企业级，实测RTX 3060到4090的AI推理速度，对比Ollama、llama.cpp、LM Studio等部署工具，提供完整的本地AI部署指南和常见陷阱避坑方案。
Local LLM Deployment in Production: Ollama, vLLM and llama.cpp Real-World Latency, Throughput and Cost Guide for 2026
Deploying local LLMs in production? We tested Ollama, vLLM and llama.cpp across CPU, consumer GPU and datacenter GPU hardware for latency, throughput, memory and operating cost.
2026年本地推理框架横评：vLLM、TGI、Ollama、llama.cpp、MLX与TensorRT-LLM真实性能对比
2026年本地大模型推理框架横评：vLLM、TGI、Ollama、llama.cpp、MLX与TensorRT-LLM在延迟、吞吐、内存效率与长上下文上的真实性能对比。
2026年本地私有大模型部署实战：llama.cpp、Ollama、vLLM与MLX在消费级硬件上的真实表现
实测 4 套本地大模型方案，在 M4 Max、RTX 4090 与树莓派上跑通 Llama 4、Qwen3 与 DeepSeek，给出性能与成本的最佳实践。