等AI回复等到心烦?秒回和流畅生成根本不是一回事

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4. 上一期证明这台 M5 Ultra 什么都跑得动,这一期回答「到底哪个大模型配当主力」。\n选型标准就两条:公开评论较热,加上能在这台 256G 上流畅跑起来。跳过没参考价值的短问答,直奔高上下文,分档实测 87 例:\n· 大海捞针:字符档 8K128K × 5 位置、token 档 64K256K × 3 位置\n· 多步 Agent 三步链:查报价 → 查信用 → 算总账\n· 关键解释:DeepSeek 为什么只能用 2.4bit 极限量化(4bit 要磁盘缓存,速度没法用)\n· 速度分两档、读入/生成/首字三项分开看:\n 128K 字符:Flash-Next 读入 3487 · 生成 103 tok/s 全场最快\n 256K token:Flash-Next 读入 2904 · 生成 69,另两家读入 760 多、生成三四十\n· 功耗:待机 20~29W · 满载 319W\n结论不是谁强谁弱,是看内存:96G 选 27B,256G 上 Flash-Next,要 1M 窗口才用 DeepSeek。失败案例全保留,原始 JSONL 逐条可回溯。\n完整实测表格见置顶评论。\n#MacStudio、 #M5Ultra、 #本地大模型、 #DeepSeek、 #Qwen、

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