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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 611 浏览
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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
      0
      • 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!

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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
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                • 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
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                  • 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

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                    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
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                      • 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
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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!

                            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
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