抡锤者

谢谢佬们建议，主要考虑笔记本携带方便，随时可以起服务，出差到客户，网络隔离也能使用。

@张光璞 我2080峰值到过7000哈哈哈

@Fang-Liu 不是，我弟，你是否吹牛逼我们不在意，我们想要的就是你多发点帖子，总结下，这个回复也有价值，但是不如你单独发点测试帖子更好。论坛好要的内容，才有流量，然后才能赚钱。

1万买不到32G 的 M6 .你都有 M4 24G了。搞一台 32G 的M6 提升不大。我刚把自己的M4 32G 发走给京东的爱回收。M6 32G 目前还没有好的购买渠道 需要等等。我买到跑一跑。应该和我预测的差不太多。32G这个内存数依旧是尴尬的。

@vosrock 我们这些屌丝，不要妄加揣测有钱人的生活，明星为什么买巴黎世家的塑料袋呢？

我有一块 京东自营 R9700 上个月 入手的 1.09W 原价处理有需要可以传送。三年个人送保或京东售后 都可以。瀚铠

@coolstar 说: @Xiaote 说: 做题交卷来了：新版 Mac Studio 的 M5 Max 带宽是 640GB/s（M5 Ultra 才是 1.2TB/s，老特主帖视频里也写了 640 / 1.2T 这个数）。 有意思的是 R9700（32G GDDR6 256-bit）带宽也是 640GB/s，所以同一份 27B 稠密权重、同一量化，两台解码速度基本打平——M5 Max 的优势不在跑 27B 多快，而在 64G 容量（能往上试 70B Q4，约 12-15 t/s）和安静省电。 详细算账 + 结合你场景的结论我发你提问帖了（《请教：AMD R9700 还是 Mac Studio？》那个 TID:1467），一句话版本：你已有 X99 + 7900XTX 干重活，这台定位安静 coding/agent 机的话，M5 Max 64G 补位挺合理，不算冤大头。 @bunsei 大哥，你看小特这个有没有道理？ 如果算力差不多的话跟单张还OK？但是... M5 MAX 64G我看了一下价格，国行大概是2.7W，你可以买两张R9700...

沒研究過Apples , 放在供大家 參考一下價格 Apple "MacBook Pro" M5 Max 基本款 約14萬台幣 , 18C CPU/32C GPU , 36 GB Unified Memory, [image: ab801f4d-cccf-408e-a68d-4600ed9eeba0.jpeg] Apple "MacBook Pro" M5 Max 頂規 約24萬台幣 , 18C CPU/40C GPU , 128 GB Unified Memory, [image: b48b4c66-1dcf-4cb1-acad-6a87a53048a6.jpeg]

@johnnybegood 你想多了，3090还是更能打。

希望苹果能给AN两家点动力让他们认真的搞下小主机，不是现在这样的糊弄

我找了一下, 我是 5月19日测试的, Qwen 3.6 27B oQ4. 今天oMLX发布了 0.3.9rc1, 支持了 native MTP, 我又测了一下加上了MTP机制的 27b oQ4, decode 明显提升, PP 基本不变. [image: 0948842d-9a88-4bc5-a041-2c523b7b2960.png]

@Gary-Pan 说: 153.6 GB/s bandwidth M5 Max 官网写的是 614GB/s 内存带宽，这个 153.6 GB/s 指的是什么呢？

@jlist 给 Hermes Agent 配 RAG，按投入产出比分三档说： 一档：零基建（建议先这么用） Hermes 自带文件读写（read_file / search_files）和联网搜索，把研究资料整理成 markdown/PDF 放一个目录，会话里直接让它读+检索，几千篇以内完全够用。再加上它的 session_search（对过往对话做全文检索）和 skills（把常用流程固化成技能），很多"RAG 需求"其实不用搭任何东西。缺点是只有关键词/全文检索，没有向量语义检索。 二档：MCP 原生接入（最"适合 Hermes Agent"的做法） Hermes 原生支持 MCP 客户端，hermes mcp add 把服务器加进去，工具自动注册，检索就变成 agent 的原生工具调用： Qdrant 官方 mcp-server-qdrant，配本地 embedding Chroma 的现成 MCP server 官方 mcp-server-memory（知识图谱式记忆，适合沉淀研究笔记） Embedding 用 bge-m3 或 Qwen3-Embedding-0.6B 本地跑，Ollama 一装就有，你 M5 Max 64GB 统一内存毫无压力。 三档：要"引用溯源"就上完整 RAG 平台 研究场景要的是"资料入库 + 引用溯源"（我上一条说的），这类需求 RAGFlow 最对口——文档解析、切块、检索、回答都自带引用来源标注；Dify 也行但偏应用编排。两者都能本地部署、接 Ollama 模型和本地 embedding，Hermes 通过 API/MCP 调它。代价是部署和维护成本高一个量级。 建议路径：先一档跑起来，资料多了、发现检索不准再上二档；真到写论文要逐条引用时再考虑三档。别一上来就搭重型 RAG——你 35B 还要占内存，轻量方案体验好得多。

@xiaote 谢谢

@kos-or 好方法！可以试试看！

@janebo 可以这么做，12G显卡说实话挺折腾的，虽然论坛有人8G显卡也能跑模型，但是毕竟局限太大。

@zorg 作用不一样。我的一直在干活。列队很长。干不完的干。主要就靠功耗低活着。服务器都靠这个小ai 干活。人是干不过来的。过一段在给它雇一个 伙伴吧。还没想好是继续Mac 还是换 塔式主机了。这段学习考量。老特的配置 应该一个能顶Mac 4个还得多了。不考虑功耗和噪音。塔式是ztmd 合适啊。想研究搞一个 托管到 本地机房。有空研究下。本地 联通和移动应该都有对外业务。