llama3.1:8b-instruct-q4_K_M と llama3.1:8b-instruct-q4_1 は、MetaのLLaMA 3（8B）モデルを量子化（quantization）したものですが、それぞれ異なる量子化方式で圧縮されている点が主な違いです。以下にその違いをわかりやすくまとめます。
✅ 共通点
- ベースモデル: LLaMA 3 8B Instruct
- 推論用に量子化された（軽量化された）モデル
- 通常、GGUF形式で配布され、llama.cpp や Ollama などで利用
🔍 違いの詳細
| 項目 | q4_K_M | q4_1 |
|---|---|---|
| 量子化手法 | Q4_K_M（K-ブロック量子化 + M = ミックス精度） | Q4_1（4ビット量子化） |
| 精度 | やや高め（float精度混在） | 基本的な精度（シンプルな4bit） |
| メモリ使用量 | 多め（精度保持のため） | 少なめ（単純な量子化） |
| 推論速度 | やや遅め（複雑な計算） | 速め |
| 用途の適性 | 精度重視のQA・推論向け | 軽量で応答速度重視の用途向け |
| モデルサイズ | 大きめ（約4.6GB前後） | 小さめ（約4.2GB前後） |
🧠 まとめ
- q4_1：古典的な 4bit 量子化。軽くて速いが、推論精度はやや落ちる。
- q4_K_M：Kブロックごとの最適化 + Mixed Precision（一部float16など）を取り入れた改良版。精度は高いが、メモリと速度は犠牲になる。
🏁 どちらを選択すべきか？
- ローカル環境でメモリや速度に制約がある場合 → q4_1
- 精度を優先したい、QAやRAG用途 → q4_K_M