macbook pro 跑本地模型，64g 内存够用吗？ 64g 可以跑哪些模型呢？ 等 9 月新品还是现在呢？ 不懂 mac 的商品啊
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NASK 6 days ago
macbook Pro 跑本地模型没有意义,如果真想本地跑的话,可以用 mac mini 来跑.
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ssack9 6 days ago
MacMini 需要什么样的配置来跑本地模型
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wuxilaoshiren 6 days ago
伪需求
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et5494 6 days ago
25 年购入了一台 MAC MINI M4 PRO 64G 版
实际测试下来，跑模型的 token/S 很慢，GPU 全程 102°，完全等不及的那种（我忘记上的多大模型了，反正 64 是低不成高不就） 这钱直接花在订阅上，这不香吗？ |
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mbooyn 6 days ago
一般推荐显存几百 G 的才跑本地模型，否则一律走云端 api
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YanSeven 6 days ago via Android
就算能顺利跑了，堆到顶级了。那个智力可能都不如现在有些厂商发善心给你免费用的 API ，都不必花钱。
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ntedshen 6 days ago
9 月不涨价就不错了。。。618 的货还是年初的价
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ysn2233 6 days ago
伪需求，不跑最好
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foxio2 6 days ago via Android
这个好办。选内存带宽超过 800G/s 的。
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foxio2 6 days ago via Android
4 万以下根本不用看。4 万以上的那种。本地跑的，主要是是为了保护宝贵的私有数据。所以。这点钱也值得。
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409164 6 days ago
你能跑的都是弱智模型
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Mandelo 6 days ago
本地模型要好用，卖 token plan 的早倒闭了
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onetown 6 days ago
我现在很多代码是用 m5 max + 128g 内存跑的 qwen3.6 35b 的模型跑的。65k 上下文， 模型本身支持 128k ， 但是我为了可以并发， 限制到 65k 。
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coefu 6 days ago
mac 系列只有 ultra 能用，别的都不用试了。
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coefu 6 days ago  1
@sjmcefc2
推理第一要素，gmem/umem 的带宽，越大越好。 第二要素才是算力本身，prefill 阶段，context 太长，Nvidia 的 cuda 擅长的地方。 mac 系列只有 ultra 的带宽>= 800GB/s ，这是第一个要素。 至于 apple metal gpu 的 core 数量，讲真，再多一倍也无济于事。算力对于 mac 系列来说，聊胜于无。 |
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felixcode PRO 建议拔网线，关网卡，再也不联网，然后再跑本地模型。
这样就能发挥本地模型保护隐私数据的优势了。 |
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wsbqdyhm 6 days ago via iPhone
目前 m1max64g ，能跑 qwen3.6-27b ，10 多 token/s 吧，仅供参考。架构 omlx 。没有什么实际意义。
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CakeJu 6 days ago
有什么本地模型的需求吗，不如把买笔记本的钱拿来订阅
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decemberpei 6 days ago
投入大几万，跑个垃圾模型，在 token 比自来水还便宜的时代，意义在哪里？
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RW233 6 days ago
本地 LLM 本身就不是一件有性价比的事情
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cnrting 6 days ago via iPhone
你直接问 ai 吧
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sn0wdr1am 6 days ago
我感觉，就目前来说，消费端本地部署大模型，毫无性价比。
属于： 花大价钱，部署弱智模型 |
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homonym 6 days ago
现在感觉本地跑一个不大的模型除了折腾的乐趣，没有太大的意义了
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kergee 6 days ago
看着多多每天降 100 来诱惑我，现在 64G+1T 的都 21000 多了
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onetown 5 days ago
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EvanQu 5 days ago
买 m5 ultra 除了 ultra 基本其他的都不行。内存大没用带宽太小了
m5 120GB/s | m5pro 翻倍 240 左右 m5max 5-600 百左右 m5ultra 翻倍 1000-1200 左右 参考 5090 1970gb/s |
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songco 5 days ago via Android
见过的都是 mbp 基础款加 mac studio
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CoderLife 5 days ago
刚用 m5 pro 64G 在 comfyui 跑了一下, 卡到爆, 还报错
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walkon 4 days ago
m4max 64G 可以跑 qwen3.6 35b a3b 4bit 模型，做做日常批量任务没问题（ 30k tokens ）
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