Q4_K_M是一种针对大语言模型的4-bit混合量化策略，通过分组量化（K-Quantization）和动态校准技术，显著降低显存占用70%（如70B模型从140GB降至42GB），同时保持推理精度损失在1%以内。该技术适用于边缘设备、低成本部署和大规模推理场景，已成为开源社区的事实标准。