Mac 丐版 低配篇。大众基本都是这个版本的用户。敬请参考！
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我的M5pro 64G, 35A3 能跑到 80-90, 随着上下文变长, 会降到 50-60. 不过跑hermes, 64K上下文, 几轮对话下来, 内存就会到50G, 我一般同时开十几个网页, 微信, ChatGPT, telegram... 差不多是这个情况. 所以32G的Mac, 跑Hermes+35A3, 我感觉是不行的.
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@terry pro都不带，不是丐版是啥？论坛里的炫机佬都是啥。你品品。
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1.内存(模型权重占用)=参数规模
️每个参数的位深÷8。比如我们32B模型，量化方式是4-bit，所以需要的内存就是:
32x4÷8=16G
核对自己的配置选用即可。
2.KV Cache .在实际运行中，KV Cache(上下文缓存)会随对话增长额外吃掉数GB内存，这是32B成为"临界点"的真正原因。就是不要顶住你的配置是跑。一定会越跑越慢。
3.推理速度(Tokens/s)=内存带宽÷模型运行的实际大小结尾：用OMLX配合Qwen3.5-35b-a3b-4bit-mlx，是可以稳定跑出30~35tokens/s。如果是多线程，OMLX的基准测试是可以到90tokens/s。
重点1:选对推理引擎，OMLX当下非常好
重点2:选对模型，要点:moe+mlx。像我的32G的M4 Macmini,跑24b-A2b模型，是可以跑到50~60tokens/s。另外，不是带着thinking/reasoning标签的模型都适合所有任务的，想要体验好，按需求选模型太重要了。参考。心情好就回答。没回答就是心情不好。
可能很多人问。16G的版本。我直接给个结论省的提问的人太多。
答：可以跑。适合折腾。深度的学习很重要。我提供了重要的线索。剩下的动动脑子就行了。主要是希望能帮大家选对要折腾的目标。深度理解公式。选一个你可以折腾的搞。参数可以计算了。不合理硬上蛇了。会浪费你的生命。再有很多是 单mac 拥有者。一个小知识。单台搞得太过活是不能恢复系统的。
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在 Hermes 和 OMLX 之间插一个本地代理，自动数对话轮数，第 15 轮时后台调用 35B 自身做静默总结，把前 14 轮压成一段系统记忆，KV Cache 瞬间从 15 轮降到 2 轮。Hermes 完全无感知。
1. 保存代理脚本
cat > ~/omlx_compress_proxy.py << 'EOF' #!/usr/bin/env python3 import json, time, copy from http.server import HTTPServer, BaseHTTPRequestHandler from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError OMLX_BASE = "http://127.0.0.1:8201" # OMLX 新地址 PROXY_PORT = 8200 # 接管 Hermes 原来的端口 COMPRESS_EVERY = 15 KEEP_RECENT = 1 SUMMARY_MAX_TOKENS = 400 SUMMARY_TEMP = 0.1 SUMMARY_SYSTEM = ( "你是后台上下文压缩器。请用中文极度精简地总结以下对话，" "保留所有关键决策、代码、数据、未完成任务。只输出总结内容，" "不要任何解释、问候、格式标记。" ) class Store: def __init__(self): self.sessions = {} def get(self, body): key = body.get("conversation_id") or body.get("session_id") or body.get("user") or "default" return self.sessions.get(key, []), key def set(self, key, messages): self.sessions[key] = messages def count(self, messages): return sum(1 for m in messages if m.get("role") in ("user", "assistant")) store = Store() def call_omlx(messages, max_tokens=None, temperature=None): payload = {"model": "Qwen3.5-35b-a3b-4bit-mlx", "messages": messages, "stream": False} if max_tokens: payload["max_tokens"] = max_tokens if temperature is not None: payload["temperature"] = temperature req = Request(f"{OMLX_BASE}/v1/chat/completions", data=json.dumps(payload).encode(), headers={"Content-Type": "application/json"}, method="POST") return json.loads(urlopen(req, timeout=300).read().decode()) def compress(messages): sys_msgs = [m for m in messages if m.get("role") == "system"] non_sys = [m for m in messages if m.get("role") != "system"] if len(non_sys) <= KEEP_RECENT: return messages to_compress = non_sys[:-KEEP_RECENT] keep = non_sys[-KEEP_RECENT:] prompt = [] if not sys_msgs: prompt.append({"role": "system", "content": SUMMARY_SYSTEM}) prompt.append({"role": "user", "content": "\n\n".join(f"[{m['role']}] {m['content'][:2000]}" for m in to_compress)}) summary = call_omlx(prompt, max_tokens=SUMMARY_MAX_TOKENS, temperature=SUMMARY_TEMP)["choices"][0]["message"]["content"].strip() new_msgs = list(sys_msgs) new_msgs.append({"role": "system", "content": f"[历史压缩] {summary}"}) new_msgs.extend(keep) return new_msgs class H(BaseHTTPRequestHandler): def log_message(self, *args): pass def do_POST(self): if self.path != "/v1/chat/completions": return self._proxy() body = json.loads(self.rfile.read(int(self.headers.get("Content-Length", 0))).decode()) history, key = store.get(body) history = body.get("messages", []) if store.count(history) >= COMPRESS_EVERY: t0 = time.time() history = compress(history) print(f"[Compress] {key}: done in {time.time()-t0:.1f}s") store.set(key, history) omlx_body = copy.deepcopy(body) omlx_body["messages"] = history for k in ["conversation_id", "session_id", "user"]: omlx_body.pop(k, None) req = Request(f"{OMLX_BASE}/v1/chat/completions", data=json.dumps(omlx_body).encode(), headers={"Content-Type": "application/json"}, method="POST") try: with urlopen(req, timeout=600) as r: data = r.read() self.send_response(r.status) for k, v in r.headers.items(): if k.lower() != "transfer-encoding": self.send_header(k, v) self.end_headers(); self.wfile.write(data) try: msg = json.loads(data.decode())["choices"][0]["message"] history.append(msg); store.set(key, history) except: pass except HTTPError as e: self.send_response(e.code); self.send_header("Content-Type", "application/json"); self.end_headers(); self.wfile.write(e.read()) def _proxy(self): body = self.rfile.read(int(self.headers.get("Content-Length", 0))) if int(self.headers.get("Content-Length", 0)) else b"" req = Request(f"{OMLX_BASE}{self.path}", data=body, headers={k:v for k,v in self.headers.items()}, method="POST" if body else "GET") try: with urlopen(req) as r: self.send_response(r.status); [self.send_header(k,v) for k,v in r.headers.items()]; self.end_headers(); self.wfile.write(r.read()) except HTTPError as e: self.send_response(e.code); self.end_headers(); self.wfile.write(e.read()) if __name__ == "__main__": print(f"Proxy http://127.0.0.1:{PROXY_PORT}/v1 -> {OMLX_BASE}") print(f"Compress every {COMPRESS_EVERY} turns") HTTPServer(("127.0.0.1", PROXY_PORT), H).serve_forever() EOF chmod +x ~/omlx_compress_proxy.py
2. 调整端口（核心）
假设你之前 Hermes 连的是
127.0.0.1:8200：# 先停掉 OMLX pkill -f "omlx serve" # OMLX 改绑到 8201（让出 8200 给代理） omlx serve --port 8201 --model Qwen3.5-35b-a3b-4bit-mlx
3. 启动代理（占原端口 8200）
另开一个终端：
python3 ~/omlx_compress_proxy.py日志应显示：
Proxy http://127.0.0.1:8200/v1 -> http://127.0.0.1:8201/v1 Compress every 15 turns
4. Hermes 配置（保持不变）
你在 Hermes SSH 终端界面里不要改任何端口，保持原来的
127.0.0.1:8200。因为代理已经占了 8200，Hermes 的请求会先经过代理，代理再转发给 OMLX 的 8201。如果你之前在 Hermes 里配的是其他端口（比如 11434 或 5001），把上面脚本里的
PROXY_PORT和OMLX_BASE对应改一下即可。
5. 验证压缩触发
正常聊天到第 15 轮，代理终端会打印：
[Compress] default: done in 1.8s此时 KV Cache 从 15 轮瞬间降到 2 轮，内存压力解除。Hermes 前端看不到任何异常。
关键提醒
项目 说明 第 15 轮延迟 35B 总结前 14 轮需 1-3 秒，这是物理限制（OMLX 单线程）。建议 COMPRESS_EVERY设 12~15，别设太小。总结质量 SUMMARY_TEMP=0.1已锁死，防止总结时模型发散。内存效果 压缩后 KV Cache 从 ~15 轮降到 ~2 轮，按 35B 每轮 300MB 算，瞬间释放 3-4GB。 失败回退 如果代理挂了，Hermes 直接连不上；OMLX 本身不受影响，重启代理即可。 按这个顺序部署：先改 OMLX 端口 → 启动代理 → Hermes 保持原配置继续用。
16和24 需要改小总结轮数测试。测试机型32G M4。
请勿直接使用。 -
@eddie-hk 硬盘可以咸鱼，不过得你过保的。不过。别人插了。用不了。反正是有收的。
