苹果新 Mac mini 开卖这几天，爱范儿上手的是 M5 Pro 那台，48GB 统一内存加 2TB 存储，到手 25749 元。分期 24 个月，每月 1073 元。

店里真正走量的不是这台。M6 芯片、16GB 加 256GB 的最低配，标价 6999 元。
差价接近四倍，差的主要不是芯片，是内存。同一块 M 芯片，内存从 16GB 加到 48GB，整机价格就能翻一倍多。
本地跑大模型最卡人的两个数字是内存容量和内存带宽，不是 GPU 核心数。
M6 的 Mac mini 最高配到 32GB 内存，带宽最高 170GB/s；M5 Pro 能上到 64GB 和 307GB/s。
苹果给的说法是，M6 这一代的 AI 性能比上一代 M4 Mac mini 最高提升 4 倍。这个数字不难看，但它管的是短任务。
如果是把几个 AI 长期挂在后台干活，看的是能不能把模型整个装进去。
评测用了几档量化模型，从 8B、14B 一路加到 30B。同一组任务，同一份资料，唯一变的就是模型大小。
跑千问 Qwen3.8 27B 的四比特版本，一轮问答总用时 2.9 秒，生成速度 41.64 token 每秒，这个体感是流畅的。
让它读完《Attention is all you need》那篇论文再总结，速度掉到 32 token 每秒，对 27B 的本地模型来说还算能接受。
换成 Meta 那个 300 亿参数、专为常驻智能体做的开放模型，读入速度从 473 token 每秒掉到 32。
再往上试 70B 的 Llama 3.1，只说了一句你好，跑了 2 分 48 秒，平均 0.05 token 每秒。
这台机器的舒适区，大致就在 200 亿到 330 亿参数之间。再大不是跑不动，是慢到你不想等。

想跑 330 亿参数的 MiniMax H3 做视频，官方模型文件有 498GB，得先去找别人压缩过的版本。
生成一段 15 秒的视频，机器跑了将近 90 分钟，机身发烫，风扇声音明显变大。把时长切成 5 秒，18 分钟能出片。
所以它当本地模型和助手主机够用，当 GPU 工作站差得远。想把视频生成当日常活干，还得看带独显的机器。
真正有意思的变化在用法上。
过去一台电脑的性能只服务坐在它面前的人。现在同一台机器要同时伺候好几个在后台干活的 Agent。
测试里一个 Codex Agent 管 Xcode 工程，一个在后台编译 Chromium 内核，一个处理上百 GB 素材，还有一个控制 Blender 建模渲染。
四个一起跑的时候，人还能正常用这台电脑。

这才是 48GB 内存花得值的地方。不是给某一个程序，是给几个长期驻留的助手留出位置。
体积也算一环。它没有电池，不用带出门，接上键盘触控板就是一台台式机。
高配的 M5 Pro 带雷电 5 接口，可以把几台 Mac mini 串起来跑更大的模型。
6999 元那台怎么选，看你图什么。想省订阅费、又拿不准要不要长期开机，最低配先试水足够。
想让模型一直不关机、随时接手整理文件或者写代码，内存就得往 48GB 以上走。本地模型的加载和切换都吃内存带宽，容量不够会被直接顶掉。
你打算拿这台小盒子做什么：装个本地模型当长期开机的助手，还是继续按月买云端订阅？#电脑##AI妙生图#
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