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  4. MAC Studio Ultra 96GB 甜点小主机到货,用起来很爽

MAC Studio Ultra 96GB 甜点小主机到货,用起来很爽

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI硬件
apple-m5mac本地模型
1 交叉发布 16 帖子 8 发布者 612 浏览
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  • fanweng-codeF
    fanweng-codeF
    fanweng-code
    体面乡绅
    编写于 最后由 编辑
    #3

    4bit量化,decode只有80t/s的話怪怪的
    prefill也是偏慢,要找看看設定問題還是runtime問題
    我的M5 ultra也剛到還沒測試,但M5 Max使用4-8bit混合量化decode有85t/s
    ultra應該至少要有1.5倍

    tester12340T 1 条回复 最后回复
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    • fanweng-codeF fanweng-code

      4bit量化,decode只有80t/s的話怪怪的
      prefill也是偏慢,要找看看設定問題還是runtime問題
      我的M5 ultra也剛到還沒測試,但M5 Max使用4-8bit混合量化decode有85t/s
      ultra應該至少要有1.5倍

      tester12340T
      tester12340T
      tester12340
      体面乡绅 硕果累累
      编写于 最后由 编辑
      #4

      @fanweng-code

      啊,还能更快吗 说实话现在的速度 我觉得都飞快。

      请问兄弟用的是 omlx 吗? strara 的确是可以更快,但只支持但session。

      fanweng-codeF 1 条回复 最后回复
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      • tester12340T tester12340

        IMAGE 2026-10-27 12:26:36.jpg

        Screenshot 2026-10-27 at 12.28.34.png

        最近在 Mac Studio M5 Ultra(96GB 统一内存)上折腾本地大模型,主要运行 Qwen3.8-Flash-Next-REAP-288-MLX-4bit,模型约 71.87GB,搭配 oMLX 0.7.2,为 !Hermes Agent 提供本地推理服务。

        目前实测表现还不错。oMLX 的生成速度在不同任务中达到过约 80 tokens/s,Prefill 速度约 1580–2450 tokens/s,累计缓存效率超过 90%。对于大型 MoE 模型来说,这个表现已经比较满意。

        Stara 速度可以跑到 130每秒,但模型是 3bit了,而且不能同时跑多session,所以直接放弃。

        最爽的是 长上下文和多会话的生产环境。我的目标是 至少128K 上下文,同时运行至少三个 Hermes 会话。如果每次请求都重新 Prefill,大量系统提示词、工具定义和对话历史就会被反复处理,影响响应速度。因此,Prefix Cache 和 KV Cache 的复用比单纯追求更高的 tokens/s 更重要。

        内存方面,开启 oMLX 的 SSD N-gram Offload 后,界面显示的 System RAM 使用量明显下降。不过,这项功能主要用于减少 N-gram 表的常驻内存,并不等于解决了所有 KV Cache 问题。此前测试还遇到过 128K Prefill 预计峰值超过当前内存限制的提示,所以三个会话能否稳定运行,仍需要进一步确认。 随着软件的进化 内存的消耗转化到高速硬盘上。

        我也尝试了 Splash 1.4.1,但目前主观上感觉开启与关闭的性能差异不明显。

        总体来说,M5 Ultra 跑这个模型的单请求性能不错,96GB 内存也有一定空间。作为一个长期稳定的多对话session 支持长上下文的小主机,我认为是个非常不错的选择!

        johnnybegoodJ
        johnnybegoodJ
        johnnybegood
        王侯将相
        编写于 最后由 编辑
        #5

        @tester12340 这么好的机器别只跑大模型, 可以发挥他更大作用的地方很多呢, 别辜负了那么贵的东西

        tester12340T 1 条回复 最后回复
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        • johnnybegoodJ johnnybegood

          @tester12340 这么好的机器别只跑大模型, 可以发挥他更大作用的地方很多呢, 别辜负了那么贵的东西

          tester12340T
          tester12340T
          tester12340
          体面乡绅 硕果累累
          编写于 最后由 编辑
          #6

          @johnnybegood 是啊,感谢兄弟。 不过这个我就想跑大模型。 安静省电,主要做内部数据处理用。

          1 条回复 最后回复
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          • tester12340T tester12340

            @fanweng-code

            啊,还能更快吗 说实话现在的速度 我觉得都飞快。

            请问兄弟用的是 omlx 吗? strara 的确是可以更快,但只支持但session。

            fanweng-codeF
            fanweng-codeF
            fanweng-code
            体面乡绅
            编写于 最后由 编辑
            #7

            @tester12340

            https://lcz.me/post/21976
            我目前正在用的模型(無審查)還有runtime
            平均有85t/s,MTP命中高的任務可到150t/s

            新到的ultra要等我過幾天比較有時間才能測

            1 条回复 最后回复
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            • tester12340T
              tester12340T
              tester12340
              体面乡绅 硕果累累
              编写于 最后由 编辑
              #8

              mlx-serve 下载中

              1 条回复 最后回复
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              • 懒人烘培懒
                懒人烘培懒
                懒人烘培
                王侯将相
                编写于 最后由 编辑
                #9

                这个设备老安静了,就是价格也很好:)

                双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

                1 条回复 最后回复
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                • tester12340T
                  tester12340T
                  tester12340
                  体面乡绅 硕果累累
                  编写于 最后由 编辑
                  #10

                  @懒人烘培 是的,这个怎么比mac mini 还安静, 跟mac book pro 和 air 一样安静。 我怀疑是不是没有风扇?

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • tester12340T
                    tester12340T
                    tester12340
                    体面乡绅 硕果累累
                    编写于 最后由 编辑
                    #11

                    我试跑了一下,主要两个问题不行。 一个是多线程的切换感觉慢了很多。 另外就是内存管理也差了很多

                    我现在跑的这个 Qwen3.8-Flash-Next-REAP-288-MLX-4bit 就用 40gb 内存。 我接下来换一个带mtp的 只有 50gb的 4bit flash next 试试看

                    fanweng-codeF 1 条回复 最后回复
                    0
                    • terryT
                      terryT
                      terry
                      易有太极
                      编写于 最后由 编辑
                      #12

                      卧槽这个机箱....牛逼,可以发装备秀了😂

                      油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

                      1 条回复 最后回复
                      1
                      • tester12340T tester12340

                        我试跑了一下,主要两个问题不行。 一个是多线程的切换感觉慢了很多。 另外就是内存管理也差了很多

                        我现在跑的这个 Qwen3.8-Flash-Next-REAP-288-MLX-4bit 就用 40gb 内存。 我接下来换一个带mtp的 只有 50gb的 4bit flash next 试试看

                        fanweng-codeF
                        fanweng-codeF
                        fanweng-code
                        体面乡绅
                        编写于 最后由 编辑
                        #13

                        @tester12340
                        可能96G有點吃緊

                        1 条回复 最后回复
                        0
                        • tester12340T
                          tester12340T
                          tester12340
                          体面乡绅 硕果累累
                          编写于 最后由 编辑
                          #14

                          现在调优 3.8 flash next 4bit后 已经平均到 140 tos/s 开了 8个 256k上下文。 内存还有 20gb 结余.

                          感谢各位提点,否则真不知道还有这么多潜力。

                          1 条回复 最后回复
                          2
                          • 胡一桶胡
                            胡一桶胡
                            胡一桶
                            编写于 最后由 编辑
                            #15

                            请问您购买的是:64 核图形处理器 还是 36 核中央处理器,80 核图形处理器

                            1 条回复 最后回复
                            0
                            • tester12340T tester12340

                              IMAGE 2026-10-27 12:26:36.jpg

                              Screenshot 2026-10-27 at 12.28.34.png

                              最近在 Mac Studio M5 Ultra(96GB 统一内存)上折腾本地大模型,主要运行 Qwen3.8-Flash-Next-REAP-288-MLX-4bit,模型约 71.87GB,搭配 oMLX 0.7.2,为 !Hermes Agent 提供本地推理服务。

                              目前实测表现还不错。oMLX 的生成速度在不同任务中达到过约 80 tokens/s,Prefill 速度约 1580–2450 tokens/s,累计缓存效率超过 90%。对于大型 MoE 模型来说,这个表现已经比较满意。

                              Stara 速度可以跑到 130每秒,但模型是 3bit了,而且不能同时跑多session,所以直接放弃。

                              最爽的是 长上下文和多会话的生产环境。我的目标是 至少128K 上下文,同时运行至少三个 Hermes 会话。如果每次请求都重新 Prefill,大量系统提示词、工具定义和对话历史就会被反复处理,影响响应速度。因此,Prefix Cache 和 KV Cache 的复用比单纯追求更高的 tokens/s 更重要。

                              内存方面,开启 oMLX 的 SSD N-gram Offload 后,界面显示的 System RAM 使用量明显下降。不过,这项功能主要用于减少 N-gram 表的常驻内存,并不等于解决了所有 KV Cache 问题。此前测试还遇到过 128K Prefill 预计峰值超过当前内存限制的提示,所以三个会话能否稳定运行,仍需要进一步确认。 随着软件的进化 内存的消耗转化到高速硬盘上。

                              我也尝试了 Splash 1.4.1,但目前主观上感觉开启与关闭的性能差异不明显。

                              总体来说,M5 Ultra 跑这个模型的单请求性能不错,96GB 内存也有一定空间。作为一个长期稳定的多对话session 支持长上下文的小主机,我认为是个非常不错的选择!

                              xiongjie gaoX
                              xiongjie gaoX
                              xiongjie gao
                              王侯将相
                              编写于 最后由 编辑
                              #16

                              @tester12340 说:

                              IMAGE 2026-10-27 12:26:36.jpg

                              这机箱看着小乱但有种极客感~赞

                              https://github.com/shawn86574-prog/x99-7900xtx-p2p
                              https://github.com/shawn86574-prog/kuzuryusen

                              1 条回复 最后回复
                              0

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