📌 📄 内容摘要:
@hhnnjjcc 在 本地大模型折腾 M1 MBP vs Windows 性能实测与困惑 中发帖
各位佬友，最近各家云端 API 用量都在收紧，逼得我不得不把重心转回本地模型。折腾了一圈下来，发现里面的坑确实不少，发个帖跟大家交流下经验。
1. 我的设备现状与实测
目前手里主要有两台本子，但表现差异很大：
本子1：MacBook Pro M1 (32GB 统一内存)
方案： llama.cpp
最新尝试： Qwen3.6-35B-A3B-GGUF
体验： 虽然 Token 输出速度不算飞起（勉强在 2-5 t/s 徘徊），但得益于 macOS 的统一内存架构 (Unified Memory)，显存和内存通用，跑 30B 级别的模型竟然还算稳定。
本子2：Windows 笔记本 (64GB 内存)
方案： ｀llama.cpp｀
最新尝试： Qwen3.6-27B
体验： 极其拉胯。本以为 64G 内存能起飞，结果发现如果没有顶级显存（显存没拉满），纯靠 CPU 推断，速度...
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