Gemma 4 26B-A4B GGUF 基準測試：哪個量化版本最強？

我們針對不同廠商的 Gemma 4 26B-A4B GGUF 進行了 KL 散度（KL Divergence）基準測試，幫助你找到最適合你的量化版本。結果顯示 Unsloth GGUF 在帕累托前沿（Pareto frontier）上遙遙領先——這表示它們能最好地保留原始模型的準確度，同時減少記憶體使用。Unsloth 在 22 個模型尺寸中贏了 21 個，其他指標也有類似的優勢。我們還改進了 Q6_K 量化版本，讓它們更具動態性。如果你在執行本地大型語言模型（LLM），這些數據應該能幫你在品質和速度之間找到最好的平衡。