先说结论
经过四轮实测，我的RTX 4060笔记本8G显存，用GGUF模型跑zimage工作流，生成两张1024x640图片，10步采样。
• 主模型：z_image_turbo-Q6_K.gguf（5.7 GB，Q6_K量化等级）
• 文本编码器：Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf（2.4 GB，Q4_K_M量化等级）
• 工作流：一次性生成两张 1024×640 图片，采样步数10步
最佳启动参数只有一条：--bf16-vae
配合Sage Attention，72秒出图，显存只占2.8G，CPU压力最低。
其他那些网上流传的参数，要么没用，要么反而更慢。
我测了四组参数
第一组：加--fp16-unet和文本FP8 结果：76秒，显存2.8G
第二组：加--fp8_e4m3fn-unet和文本FP8 结果：85秒，显存直接翻倍到5.2G，速度最慢
第三组：只加文本FP8 结果：72.19秒，显存2.8G，速度最快
第四组：只加--bf16-vae 结果：72.22秒，显存2.8G，CPU压力最低
第三组和第四组几乎一样快，但第四组CPU更稳。
几个反直觉的发现
第一，FP8参数千万别加
网上说40系显卡用--fp8_e4m3fn-unet能快两倍，显存再省25%。
实测恰恰相反，速度慢了18%，显存翻倍。
为什么？因为GGUF模型会被强制从FP8转回BF16计算，两份精度同时占显存，反而更慢更吃显存。
第二，--fp16-unet加了等于没加
GGUF模型自带显存管理，根本不听这个参数。你加不加，它都按自己的方式加载。
第三，文本编码器精度不用纠结
FP16还是BF16，时间只差0.03秒，显存完全一样。不是瓶颈，不用管。
第四，Sage Attention比xFormers更适合我
xFormers省显存但慢，Sage Attention速度快。我8G显存用GGUF模型后显存已经很充裕（只占2.8G），所以选速度快的。
我现在用的启动命令
bash
--use-sage-attention
--disable-async-offload
--disable-pinned-memory
--disable-smart-memory
--disable-cuda-malloc
--disable-mmap
--disable-xformers
--normalvram
--bf16-vae
核心思路：稳定第一，速度第二，拒绝无效参数
大量--disable-*是为了防止闪退，笔记本8G显存跑大模型本来就边缘，稳定比什么都重要。
几个客观规律总结
规律一：GGUF模型是自动驾驶
它自己管显存、自己决定精度，不需要你加--lowvram、--fp16-unet这些参数。加了也没用。
规律二：FP8参数只对原生FP8模型有效
用在GGUF上就是灾难，会触发精度转换，显存翻倍，速度变慢。
规律三：启动参数不是越多越好
很多网上流传的优化参数，针对的是原生模型。你用GGUF的话，大多数都是多余的，甚至起反作用。
规律四：CPU/内存大小）也是瓶颈
我四轮测试CPU使用率都在90%以上，说明CPU预处理已经拖后腿了。启动参数调到这份上，再想提速就该优化工作流本身了，比如减少预览节点、合并ControlNet预处理。
给同样用GGUF模型的你几点建议
建议一：起步配置只用--bf16-vae
其他精度参数先别加，跑起来再说。
建议二：别碰FP8 UNet参数
这是本次测试最大的坑，加了必翻车。
建议三：显存够用就选速度快的注意力机制
Sage Attention或Flash Attention优先，xFormers是显存实在不够时的备选。
建议四：如果爆显存，换更低位的GGUF文件
从Q6_K降到Q5_K_M或Q4_K_M，别去堆显存管理参数。
建议五：笔记本用户多加点稳定参数
--disable-*系列虽然看起来像是“关掉优化”，但实际上能避免很多莫名其妙的闪退。稳定比那一点点性能提升重要。
