GGUF 详解：大模型的通用压缩格式
GGUF（Generic GGML Format）是 GGML 格式的升级版，是专门为大模型权重设计的二进制存储格式。核心目标是通用、高效、压缩。
GGUF 是什么
GGML 最初是 Georgi Gerganov 为 llama.cpp 开发的轻量级机器学习张量库，早期大模型量化权重格式直接叫「GGML 格式」，但这个格式只适配 llama.cpp，通用性差。
随着 llama.cpp 支持的模型越来越多（Llama、Qwen、Phi 等），原 GGML 格式的局限性暴露（比如不支持多模态、跨框架适配差）。因此在 2023 年底推出 GGUF，把「专属格式」升级为「通用格式」，全称里加「Generic」就是为了突出「通用」这个核心升级点。
GGUF 的命名在 llama.cpp 官方仓库（https://github.com/ggerganov/llama.cpp）的 GGUF 规范文档中明确标注为「Generic GGML Format」。
为什么需要 GGUF
早期大模型权重格式（如 PyTorch 的 .pth、Hugging Face 的 .bin）存在以下问题：
- 体积大：7B 模型原生权重约 13GB，普通电脑装不下
- 适配差：不同推理框架（llama.cpp/transformers）需要转格式，门槛高
- 速度慢：原生权重不做优化，CPU 推理卡成幻灯片
GGUF 针对性解决
- 量化压缩：支持 4bit/8bit/16bit 量化，7B 模型从 13GB → 4GB（4bit），低配电脑（8G 内存）也能装下
- 通用适配：所有主流大模型（Llama 3/Qwen/Phi 3）都能转 GGUF，所有推理框架（llama.cpp/Ollama）都能读，不用为不同模型/框架反复转格式
- 加载加速：预编译权重结构，模型启动时间从分钟级 → 秒级，本地调用模型响应更快
- 跨平台：兼容 Windows/Mac/Linux/树莓派，甚至手机，任何设备都能跑
实战关联：Ollama 里的 GGUF
Ollama 下载的所有模型（如 llama3:7b），底层都是 GGUF 量化格式（默认 4bit/8bit），这也是它能在 Mac M1 / 老旧电脑上运行的关键。
llama.cpp 详解：跑 GGUF 模型的轻量级引擎
核心定义
llama.cpp 是由开发者 Georgi Gerganov 开源的 C/C++ 编写的大模型推理框架。最初只为跑 Llama 模型设计，现在支持所有 GGUF 格式的模型（Llama 3、Qwen、Gemini 等）。
核心优势（为什么 Ollama 选它做底层）
| 优势 | 具体效果 | 对应 Ollama 的表现 |
|---|---|---|
| 纯 CPU 友好 | 极致优化 CPU 推理（用 SIMD / 多线程），不用高端 GPU 也能跑 | Ollama 不用装 CUDA，普通电脑直接运行 |
| 极简轻量化 | 无依赖（不用装 Python/PyTorch/TensorFlow），编译后就一个可执行文件 | Ollama 一键安装，不用配复杂环境 |
| 支持 GGUF | 原生支持 GGUF 量化格式，推理速度比原生权重快 2-5 倍 | Ollama 模型启动快、响应快 |
