@stxpnet 说:

我的建议是，让AI上谷姐和REDDIT去帮你找 大本营，总有大神会和你用同款机器，然后他会精调一个专门针对这个机型的框架和模型,然后你接个deepseek v4,设计 好提示词，让梁文峰直接帮你抄作业就完事了。 我等了几天已经等到了。 以下给你一个HERMES可用的提示词：

去谷歌和reddit 帮我调研一下，最近7天内的，关于qwen 3.8 27b的模型比如（huggingface.co/zhnagchenchne/Qwen3.8-27B-GPTQ-W4A16 ），看看有哪些比较适合MacBook pro M5 MAX 128G 的，列最适合的10个，并用表格说明各自优劣势 ，我目前用的这个是 huggingface.co/twolven/Qwen3.8-27B-abliterated-AWQ-MTP ，感觉还行，但是离完美还有一些距离. 我比较喜欢【什么样的模型，用途主要是XXXX 】的。 如果reddit上找不到相关内容的话，可以从 huggingface.co/models?p=1&sort=created&search=qwen+3.8+27b 这个作为起点进去找找。 本会话可能要做为每日常规任务。主要目标是发掘一个适合 我本地 MacBook pro M5 MAX 128G 硬件的vllm或者sglang模型及框架 .

非常感谢，这个也很有帮助。。。马上办！

去谷歌和reddit 帮我调研一下，最近7天内的，关于qwen 3.8 27b的模型比如（huggingface.co/zhnagchenchne/Qwen3.8-27B-GPTQ-W4A16 ），看看有哪些比较适合MacBook pro M5 MAX 128G 的，列最适合的10个，并用表格说明各自优劣势 ，我目前用的这个是 huggingface.co/twolven/Qwen3.8-27B-abliterated-AWQ-MTP ，感觉还行，但是离完美还有一些距离. 我比较喜欢【什么样的模型，用途主要是XXXX 】的。 如果reddit上找不到相关内容的话，可以从 huggingface.co/models?p=1&sort=created&search=qwen+3.8+27b 这个作为起点进去找找。 本会话可能要做为每日常规任务。主要目标是发掘一个适合 我本地 MacBook pro M5 MAX 128G 硬件的vllm或者sglang模型及框架 .

1. 先分清慢在哪：Hermes 每轮请求都带一套固定系统提示词（约 8-10K token），新会话第一轮必须整体 prefill 一遍；agent 用法下工具调用结果不断拼进上下文，前缀一变又得重新 prefill——这才是"半天没反应"的真相。oMLX 对话页快，是因为单轮短输入、前缀稳定。

2. 上下文配置：你有刚性需求——oMLX/Ollama 侧把 num_ctx 设到 65536（64K），Hermes 侧 context_length 也配 65536，两边对齐。Hermes 的 64K 是启动硬门槛，不能低于它；但也别开 128K+，KV cache 越大 prefill 越贵。32-64K 是本地 agent 的甜点区。

3. 关思考（提速最狠的一步）：Qwen3.8 默认开 thinking 会疯狂刷思考链，token 量直接翻几倍。装 froggeric/Qwen-Fixed-Chat-Templates 的新模板（论坛 TID:1151 有分享），思考档位锁 low/medium，简单任务直接 enable_thinking=false。agent 场景千万别用 xhigh。

4. 模型保活：把 keep_alive 设长（或常驻），避免每轮重新加载——MLX 加载 27B Q4 也要十几秒，频繁加载等于白等。

5. 务实路线：本地 27B 在 M5 MAX 上解码大概 25-35 t/s（带宽 ÷ 权重大小，量级跑不掉），日常问答、短任务完全够用；但"金融模型训练/量化编程"这种 agent 长任务，上下文反复重排，Mac 带宽就是硬伤。建议混合用：日常短对话走本地，复杂 agent 任务继续 DeepSeek API——涨价后的 Flash 在总成本上依然干不过官方（kop wang 引过 opencode Go 的原话：总成本没人能干过原厂）。别二选一，各干各擅长的。

@kop-wang 说:

“该如何解决hermes调用本地模型严重降速的问题”

这就是统一内存的内存带宽太小导致prefill太慢导致的，无解。
hermes的冷启动提示词大概在10k token左右，1000t/s的prefill能力，就需要罚站10秒。更何况M5 MAX 彪不到1000t/s
而且prefill会随着上下文的占用线性变慢。

那这岂不是只能继续用云端模型了？！哎，天了噜！！！

这就是统一内存的内存带宽太小导致prefill太慢导致的，无解。
hermes的冷启动提示词大概在10k token左右，1000t/s的prefill能力，就需要罚站10秒。更何况M5 MAX 彪不到1000t/s
而且prefill会随着上下文的占用线性变慢。