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English(EN) How fast can a rusty Macbook M1 Pro 16Gb 2021 actually code with Qwen / Nemotron models? I ran benchmarks for Qwen3.5 4B, 9B Q4s, 35B; Nemotron Dory 4B, Nano 9B/v2.

MacBook M1 Pro 对 Qwen 和 Nemotron 模型进行基准测试

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位用户在一台配备 M1 Pro 芯片和 16GB 内存的 2021 年款 MacBook Pro 上，对包括 Qwen 和 Nemotron 变体在内的几款大型语言模型的性能进行了基准测试。这些基准测试使用 Kapitsa 推理引擎（针对 Apple Silicon 进行了优化）进行，测量了从 4B 到 35B 参数的模型在解码和预填充速度。结果表明，即使是较旧的 MacBook 型号也能有效地运行这些模型进行编码任务，并且针对 Apple 的 Metal 内核进行了特定优化。 AI

影响 展示了消费级硬件运行日益强大的开源 LLM 进行编码任务的能力。

排序理由 用户生成的关于在消费级硬件上运行开源模型的基准测试。

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MacBook M1 Pro 对 Qwen 和 Nemotron 模型进行基准测试

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报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/DotaMate ·

    一台老旧的 Macbook M1 Pro 16Gb 2021 运行 Qwen / Nemotron 模型实际编码速度如何？我为 Qwen3.5 4B、9B Q4s、35B；Nemotron Dory 4B、Nano 9B/v2 进行了基准测试。

    <table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xcimmo/how_fast_can_a_rusty_macbook_m1_pro_16gb_2021/"> <img alt="How fast can a rusty Macbook M1 Pro 16Gb 2021 actually code with Qwen / Nemotron models? I ran benchmarks for Qwen3.5 4B, 9B Q4s, 35B; Nemotro…

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