我也来交个作业，顺便推广一下论坛
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感谢论坛各位大神的指点和帮助，我还是用的首尾帧一个一个抽卡 然后最后拼接的。 纯学习娱乐。请各位提建议想法，大家互相进步哈。
设备 5090 + 自己改的一个小众软件（融光）+ 耗时抽卡，眼镜都花了。
首先推荐 lcz.me 论坛, 讨论AI相关知识
（上传了视频才想起来，所以委屈加到这里了。 我这频道虽然没人，下次如果做ai相关的，应该在视频里推荐咱们论坛。多少为论坛做点贡献。）Mac Studio M5 Ultra 96GB，到底是不是本地 AI 创作的最佳甜点？
这期视频，我们不只看参数，也不单纯跑分，而是把它放进真实的本地 AI 工作流中，看看这台机器究竟能做什么、能跑多快，以及 96GB 统一内存到底够不够用。
本期重点体验：
Mac Studio M5 Ultra：硬件配置与实际使用体验
oMLX：本地模型运行与推理体验
Stara：模型调用与智能体工作流
MLX-Serve：本地模型服务部署与调用
Hermes Agents：工作流编排、工具调用与多模型协作
本地 AI 实战：从模型推理到实际创作任务，体验完整工作流
我们重点关注几个问题：
96GB 统一内存，能否满足日常本地 AI 创作？
本地部署多个模型，实际体验如何？
oMLX、Stara 和 MLX-Serve 如何协同工作？
相比云端 AI，本地部署的优势和局限在哪里？
这套配置是否值得投入？
数据自己掌握，模型自己运行，工作流自己编排。
本地 AI 不一定要追求最贵的配置，找到性能、成本和实际需求之间的平衡，才是真正的甜点。
欢迎留言分享你的本地 AI 配置和使用体验。
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@mountain-ho 工作流都是我和ai 写的， 是参考首尾帧 语音。写的很丑，别笑话我哈，我今天出差🥲 明天回家就导出来发给你。
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@tony-wang 感谢大哥 我用了至少3天时间 就是像博彩的感觉 感觉时间过得很快 在不停的抽卡🥴 碰运气 最后合成 现在眼睛已经花了 看见电脑就
得好好缓一缓 -
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@tony-wang 感谢大哥 我用了至少3天时间 就是像博彩的感觉 感觉时间过得很快 在不停的抽卡🥴 碰运气 最后合成 现在眼睛已经花了 看见电脑就
得好好缓一缓 -
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@ralfzhu 你那可是神做。 等你啥时候出个动画片 保证好看。 记得通知我。 就这口味 估计坛子里的人都爱。
很不错, 完成品. 用了多长时间?
， 主要是卡不行 跑的步数太少
️