Der Reddit-Post auf r/LocalLLaMA thematisiert eine klassische Abwägung beim lokalen Betrieb großer Sprachmodelle: Ist Q8-Quantisierung (8-Bit) den höheren VRAM- und SSD-Verbrauch wert, oder bietet Q6_K einen besseren Kompromiss? Der Nutzer betreibt konkret Gemma 27B und 35B sowie Gemini 4 31B in Q8_XL mit Kontextfenstern von bis zu 145k Token. Im Fokus stehen drei Fragen: wie stark die Modellqualität bei Q6_K im KL-Divergenz-Sinne leidet, ob Vision-Fähigkeiten durch niedrigere Quantisierung beeinträchtigt werden, und ob das „XL"-Format bei Q6_K ähnliche Vorteile bietet wie bei Q8. Q6_K quantisiert Gewichte auf 6-Bit mit k-Quant-Methode und spart gegenüber Q8 typischerweise 20–25 % Speicher bei nur marginalem Qualitätsverlust – was in Community-Benchmarks oft als kaum wahrnehmbar gilt. Die Diskussion spiegelt einen verbreiteten Praxiskonflikt wider: maximale Qualität versus größeren Kontext oder höheren Token-Durchsatz auf derselben Hardware.