Geekbench 数据库里，一台 5 核 CPU 的 iPad mini 8 露了底：可用内存 11.53GB。按这个数倒推，物理内存是 12GB。 苹果官网没写这行字，机器倒也没在内存上缩水。微博
但 12GB 不是这台机器最该看的地方。苹果把 A20 Pro 分了两档，NPU 跟着存储容量走：128GB 和 256GB 是 5 核 CPU（2 超级核 + 3 能效核）、7 核 GPU、16 核神经网络引擎；只有 7999 元的 512GB 才给到 6 核 CPU 和双 16 核神经网络引擎。 5499 元那台，内存是满的，NPU 少了一半。安兔兔
这半刀砍在本地 AI 的哪一段，得先看本地 AI 到底吃什么。大模型解码是搬数据的活：每生成一个 token，都要把权重从内存搬一遍，内存带宽比峰值算力更决定速度。A20 Pro 这次把位宽拉到 96-bit LPDDR5X，按拆解估算带宽约 115.2GB/s，比上代高 50%。 这也是为什么同样 12GB 的 iPhone 17 Pro Max，已经能在断网状态下跑 35B 的 MoE 模型：MiniCPM-V 4.7 的 35B-A3B 每次只激活约 3B 参数，占 3GB 内存，解码 13 token/s 以上。 iPad mini 8 的 12GB 和这条带宽，跑同类模型不缺底子。知乎量子位
真正的门槛在系统。iPadOS 不会把 12GB 全交给一个 App，Jetsam 会按机型给单 App 设内存上限；模型加载时越过这条线，App 会被直接杀掉。所以“能跑多大”不能只看总内存，要看可用内存和模型的实际驻留量。35B-A3B 能塞进 12GB，是因为它每次只驻留一小部分专家，其余放在闪存里按需读取——这套玩法对闪存速度、散热和后台调度都很挑。
那半颗 NPU 呢？如果你跑的是 llama.cpp、MLX 这类第三方推理，主力是 GPU 和内存带宽，两档 GPU 都是 7 核，NPU 少一半未必等比例变慢。但如果你用的是苹果自己的 Apple Intelligence，NPU 就是主战场。苹果今年把端侧模型分成 3B 的 AFM 3 Core 和 20B 稀疏的 AFM 3 Core Advanced，后者按指令激活 1-4B。 按目前的爆料，苹果给 iOS 27 两项高阶 Siri 功能划的硬门槛就是 12GB。 5499 版能不能把这套完整体验跑满，苹果没明说；但按它把双 16 核只留给 512GB 的刀法，“满血”显然不是 5499 版的默认选项。AI Master知乎
存储也是账。128GB 起步，装完系统和常用 App，再放几个量化模型，空间很快见底。模型越大，越依赖闪存流式加载，128GB 的读写空间和寿命都更紧张。苹果把满血 NPU 和 512GB 绑在一起，不只是卖存储，也是在卖“能长期跑本地模型”的余量。
所以回到问题：新 iPad mini 能跑满本地 AI 吗？能跑，而且比很多人想的能跑。12GB 是真的，带宽够，跑 8B 级量化模型问题不大，跑 35B 级 MoE 也有现成路径。但“跑满”要拆开：跑满第三方开源模型，12GB 的 5499 版硬件上就能干，瓶颈是系统内存上限、散热和 128GB 存储；跑满苹果自己的端侧 AI，得看 512GB 那台，7999 元，比 256GB 贵 1700 元，换来双倍 NPU 和更大的模型仓库。爱搞机
如果本地 AI 是你买它的理由，128GB 不太够；256GB 只解决存储，不解决 NPU；真正“满血”的入口是 512GB。可 7999 元已经能摸到打折的 iPad Pro；如果只为跑模型，Mac mini 的统一内存和持续散热更合适。
iPad mini 8 的 12GB 不是噱头，它让 iPad mini 第一次有了认真跑本地 AI 的资格。但苹果把“资格”和“满血”拆成了两个价格。想清楚你要跑的是谁的模型，再决定掏哪一档的钱。
