@remilouf: 在 @julien_c 的推文之后,我买了一台配备 128B 统一内存的 MacBook Pro,并开始将 Qwen3.6 作为我的日常驱…

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摘要

作者分享了在配备 128GB 统一内存的 MacBook Pro 上运行 Qwen3.6 模型的经验,称赞了苹果硬件在本地 AI 推理方面的效率。

在 @julien_c 的推文之后,我买了一台配备 128B 统一内存的 MacBook Pro,并开始将 Qwen3.6 作为我的日常驱动。这令人费解。 苹果在这个行业里比所有人都聪明。
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缓存时间: 2026/05/10 16:27

受到 @julien_c 推特的启发,我入手了一台配备 128GB 统一内存的 MacBook Pro,并开始将 Qwen3.6 作为我的日常主力模型使用。效果令人难以置信。

苹果在这一领域彻底超越了整个行业。

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硬件投入约 2.5 万美元。告诉我你们希望我在这两台设备上部署什么模型,我会协助测试。目前我已通过 Exo 后端跑通了 DeepSeek v3.2 Q8 版本;当前每台设备均在运行 GLM 5.1 Q4(正在排查为何 Exo 无法加载 Q8 版本)。静候社区完成 Kimi 2.6 针对 MLX/mmap 的优化适配。

@alexocheema:在两台 M5 Max MacBook Pro 上通过 Thunderbolt 5 RDMA 运行 Qwen3.6 35B(视觉版)。模型能描述图片并正确识别 Apple Park,但把 John Ternus 错认成 Jeff Williams。借助前缀缓存,响应几乎瞬间完成。

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