English(EN) Run Local LLMs on a Mac in 2026: Which Chip Runs Which Model, and Why Bandwidth Beats Cores

2026年Mac：统一内存和带宽决定本地LLM性能

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-10 14:03

在2026年，Mac硬件上本地运行大型语言模型将主要取决于统一内存容量和带宽，而非核心数量。拥有16GB统一内存的Mac可以很好地运行多达140亿参数的模型，而对于70B级别模型建议使用64GB，对于超过1000亿参数的模型则需要128GB或更多。内存带宽是生成速度的主要决定因素，M4等新芯片比旧芯片具有显著优势。Ollama、LM Studio、MLX和llama.cpp等工具提供了在本地运行这些模型的不同接口和功能。 AI

影响随着Apple Silicon等芯片在内存容量和带宽方面的改进，在消费级硬件上本地部署LLM将变得越来越可行。

排序理由文章讨论了在本地运行LLM的软件工具和硬件考量，而非新的模型发布或研究突破。

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Erik Bagdaer · 2026-09-10 14:03

2026年Mac本地运行大模型：哪款芯片运行哪款模型，以及为何带宽胜过核心数

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