@ai_xiaomu: macbook 16g 就能跑的满血多模态本地模型来了: 1. 下载LM studio; 2. 搜索gemma 4 12B 并下载安装; 3. 告诉codex帮你配置好本地api参数; 4. 接下体验token自由的感觉吧。
摘要
指导用户在MacBook 16GB上通过LM Studio和Codex运行Gemma 4 12B多模态本地模型,实现自由使用token。
macbook 16g 就能跑的满血多模态本地模型来了:
1. 下载LM studio;
2. 搜索gemma 4 12B 并下载安装;
3. 告诉codex帮你配置好本地api参数;
4. 接下体验token自由的感觉吧🤡。 https://t.co/H0lsIzJqQj
查看缓存全文
缓存时间: 2026/06/05 09:10
macbook 16g 就能跑的满血多模态本地模型来了:
- 下载LM studio;
- 搜索gemma 4 12B 并下载安装;
- 告诉codex帮你配置好本地api参数;
- 接下体验token自由的感觉吧🤡。 https://t.co/H0lsIzJqQj
相似文章
@mylifcc: 我已经在mac上用上Gemma-4-12b了,技术栈是: llama.cpp + GGUF Q4_K_M + Metal 32K context,本地 OpenAI-compatible API 实测约 36 tok/s,常驻 RSS 约…
用户分享在Mac上使用llama.cpp配合GGUF Q4_K_M量化版Gemma-4-12b模型的经验,实现了约36 tok/s的本地推理速度和约10GB内存占用。
谷歌的 Gemma 4 12B 刚刚发布 —— 下面教你如何在 Mac 上本地运行它
Google 发布了 Gemma 4 12B,这是一款基于 Apache 2.0 开源协议的多模态模型,支持文本、视觉和音频处理,上下文窗口达 256K。本文提供了一份指南,介绍如何在 Mac 上使用 Ollama、LM Studio 或 llama.cpp 本地运行该模型。
@cryptoresetlife: @support_huihui 在 Mac Studio M3 Ultra (512GB) 上成功部署无审查版 GLM5.2 754B 参数模型 (231GB GGUF),948 tokens / 4分25秒 ≈ 3.6 tokens/s
无审查版 GLM5.2 754B 参数模型(231GB GGUF)已成功部署在配备512GB内存的 Mac Studio M3 Ultra 上,实现了约3.6 tokens/s的速度。
@karminski3: 想买Mac运行大模型? 这是劝退贴 其实估算方法很简单, 现在买 MacStudio 哪怕运行 Qwen3.6-27B 4bit 量化版本, 然后开 DFlash 使用Qwen的内置投机解码, 也就飙到 65token/s. 而现在普遍大…
作者通过计算Mac Studio运行大模型的token成本和回本周期,得出结论:普通用户购买Mac自用大模型不划算,建议使用API或租卡更经济。
在配备 24GB 内存的 M4 芯片上运行本地模型
指南介绍了如何使用 LM Studio、Ollama 等工具,在拥有 24GB 内存的 M4 MacBook 上运行 Qwen 3.5-9B 等本地 AI 模型,并提供了优化性能的具体配置建议。