Mac本地跑AI全攻略：数据不出机、离线可用，内存选对就够了
08-31 22:32
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6. Mac 本地跑 MiniMax H3，成功了。 这次用的是 PipeNetwork/minimax-h3-mlx + MiniMax-H3-MLX-8bit，基于 MLX，可以直接在 Apple Silicon 上生成视频 + 同步音频。 模型本体是 33B Diffusion Transformer，8bit 权重大约 35GB。需要注意，这个仓库主要是 Transformer，还需要 MiniMax H3 官方 FL2VA 中的 Text Encoder、Video VAE、Audio VAE 等组件。 安装： git clone https://github.com/PipeNetwork/minimax-h3-mlx cd minimax-h3-mlx python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt 文生视频： python scripts/generate.py \ "A cinematic red fox walking through a forest" \ -d 5 -s 9 -o fox.mp4 \ -c /path/to/MiniMax-H3/FL2VA \ -t /path/to/MiniMax-H3-MLX-8bit 它还原生支持图生视频 + 首尾帧控制： python scripts/generate.py \ "The scene smoothly transitions from day to night" \ --image start.png --anchor first \ --image end.png --anchor last \ -d 5 -s 9 -o output.mp4 \ -c /path/to/MiniMax-H3/FL2VA \ -t /path/to/MiniMax-H3-MLX-8bit 首尾图片会作为 Keyframe Condition 真正参与 Diffusion，并不是简单把图片拼到视频两端。 目前最大的问题是速度：H3 的 Sparse Attention 没有开源，目前 MLX 版本使用 Dense Attention。项目实测 M3 Ultra 跑 5 秒 768p，单个 denoising step 接近 9 分钟。 所以现阶段更适合本地研究、测试和折腾，还不是高效率生产方案。 但能在一台 Mac 上本地跑 33B 视频生成模型 + 图生视频 + 首尾帧 + 同步音频，已经挺有意思了。 #MiniMaxH3 #MLX #Mac本地部署 #AI视频 #图生视频 #AppleSilicon #M3Ultra #本地AI
小红书 2026-08-24 00:00:00
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8. Qwen3.8-Flash-Next明天开源，本地部署又有新选择 今天看到Qwen3.8-Flash-Next的预告，我第一反应是：本地大模型的门槛又往前挪了一步。 新模型采用面向Qwen4的多模态MoE架构，主模型1250亿参数，外加510亿N-gram嵌入，每个token激活60亿参数，计划8月26日发布。训练成本约为Qwen3.7-Plus九分之一，能力相当，编程和协同工作更强。 “A6B”意味着每次计算只调用约60亿参数，可以降低计算量；整套权重依然要存放。按全部1760亿参数、4bit量化做纸面计算，纯权重接近88GB，缓存、量化元数据和运行时还要占空间。 正好今天Mac推出了新款的Mac Studio，128GB统一内存设备完全有可能成为消费级机器。本地部署以前先卡在显存容量；稀疏MoE压低活跃计算后，内存容量、带宽、长上下文预填充速度，以及MLX、llama.cpp等运行时能否及时适配，开始共同决定体验。 对普通用户，本地运行模型当然有价值：敏感资料留在设备里，断网也能工作，高频使用时成本更可预测。机器采购、电力、散热、量化损失和维护时间则要自己承担。如果只是偶尔问几个问题，云端当然更省事；长期处理私有文档、代码库或固定流程，本地模型才有意义。 等新模型的权重放出来，我会再测试看看实际效果，希望新模型能打DeepSeek V4 Flash。 #Qwen3.8FlashNext##人工智能##本地大模型##开源模型#
今日头条 2026-08-25 00:00:00
9. AI风很大，连苹果电脑都支持本地部署AI了？明天开始预售的Mac，在国内到底能用哪些功能？
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