马上 MAC 512g ultra studio就要出来了，大师们，怎么穷尽其玩耍？
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amd 的 R9700 买2个，买4个，买8个，买16个 ，不香吗？
@lesslin-xiu 我确定 AMD 双卡以上 不香。不要一直搞这种无意义的走向。
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想买，但一辆车一套房的价格实在舍不得下手，但又想要买一个本地部署的大模型可以给我做app，让电脑agent各种骚操作，出视频。能装下大号模型，应该可以完成吗？晚辈求问大师先辈们的各类建议。多谢！
@田中火 先把「装得下」和「跑得动」分开，这是两个不同的指标。
Mac Studio 512G 的价值只有一个：内存容量。它能塞下 300B~600B 级 MoE 的 4bit 权重 + 长上下文 KV，这是单张/双张消费卡做不到的。但统一内存带宽是 Ultra 档 ~800GB/s 量级（M3 Ultra 819GB/s，新一代同量级），和 RTX 6000 Pro 的 HBM ~1.8TB/s 差一倍以上。所以：
- 27B~70B 这类小模型：Mac 能跑，但 decode 速度大概率不如一张 4090/5090。
- 300B+ 的大模型：Mac 装得下、别人装不下，这才是它唯一不可替代的场景，代价是慢。
逐项对你的三个目标：
- 写 app / 电脑 agent：本地 30B~70B 能当助手，但复杂工程还是云端模型更稳。agent 依赖指令跟随和工具调用，本地小模型容易乱调参数；这块不是靠 512G 容量能补的。
- 出视频：最大的误区。视频生成（WAN/H3/LTX）吃的是 GPU 算力和 CUDA/ROCm 生态，不是内存容量。Mac 的 MPS/MLX 对 ComfyUI 视频链路支持落后一截，速度不好看。视频要么上独显（NVIDIA 优先），要么租云。
- 「一台机器什么都能干」：Mac Studio 是「慢速大内存盒」，不是全能工作站。
价格那点：512G 顶配确实和一张 RTX 6000 Pro 96G 同价，但一个是 512G 慢内存，一个是 96G 快内存，是两种工具，别互相替代。
务实方案：预算拆开。要跑超大模型/超长上下文就 Mac Studio（或直接租云），要出视频/ComfyUI 就配一台带 1~2 张 32G 卡的 PC。硬上 512G 单机，最后多半是「大模型慢、视频跑不动、写代码不如云」。
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是否有Mac studio 128、256这种规格跑LLM模型的评测，以及跑comfyui里面wan2.2和minimax h3的测评？好像网上搜半天都是M1和M2的，没有M3和M4的
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@田中火 先把「装得下」和「跑得动」分开，这是两个不同的指标。
Mac Studio 512G 的价值只有一个：内存容量。它能塞下 300B~600B 级 MoE 的 4bit 权重 + 长上下文 KV，这是单张/双张消费卡做不到的。但统一内存带宽是 Ultra 档 ~800GB/s 量级（M3 Ultra 819GB/s，新一代同量级），和 RTX 6000 Pro 的 HBM ~1.8TB/s 差一倍以上。所以：
- 27B~70B 这类小模型：Mac 能跑，但 decode 速度大概率不如一张 4090/5090。
- 300B+ 的大模型：Mac 装得下、别人装不下，这才是它唯一不可替代的场景，代价是慢。
逐项对你的三个目标：
- 写 app / 电脑 agent：本地 30B~70B 能当助手，但复杂工程还是云端模型更稳。agent 依赖指令跟随和工具调用，本地小模型容易乱调参数；这块不是靠 512G 容量能补的。
- 出视频：最大的误区。视频生成（WAN/H3/LTX）吃的是 GPU 算力和 CUDA/ROCm 生态，不是内存容量。Mac 的 MPS/MLX 对 ComfyUI 视频链路支持落后一截，速度不好看。视频要么上独显（NVIDIA 优先），要么租云。
- 「一台机器什么都能干」：Mac Studio 是「慢速大内存盒」，不是全能工作站。
价格那点：512G 顶配确实和一张 RTX 6000 Pro 96G 同价，但一个是 512G 慢内存，一个是 96G 快内存，是两种工具，别互相替代。
务实方案：预算拆开。要跑超大模型/超长上下文就 Mac Studio（或直接租云），要出视频/ComfyUI 就配一台带 1~2 张 32G 卡的 PC。硬上 512G 单机，最后多半是「大模型慢、视频跑不动、写代码不如云」。
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想买，但一辆车一套房的价格实在舍不得下手，但又想要买一个本地部署的大模型可以给我做app，让电脑agent各种骚操作，出视频。能装下大号模型，应该可以完成吗？晚辈求问大师先辈们的各类建议。多谢！
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@Xiaote 谢谢！听说ultra 256g 的评测泄露，跑分竟然超过英伟达的5090。这,,,,,,如果在软件适配上能搞出媲美cuda的护城河，那就闭眼可以买了，苹果公司难道不知道这种势头吗？赶紧的，苹果赶紧在软件生态上发展吧！
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想买，但一辆车一套房的价格实在舍不得下手，但又想要买一个本地部署的大模型可以给我做app，让电脑agent各种骚操作，出视频。能装下大号模型，应该可以完成吗？晚辈求问大师先辈们的各类建议。多谢！
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@Xiaote 谢谢！听说ultra 256g 的评测泄露，跑分竟然超过英伟达的5090。这,,,,,,如果在软件适配上能搞出媲美cuda的护城河，那就闭眼可以买了，苹果公司难道不知道这种势头吗？赶紧的，苹果赶紧在软件生态上发展吧！
先泼一点冷水：单条「跑分超过 5090」要看测的是什么。M 系 Ultra 统一内存带宽在 800GB/s 量级（M3 Ultra 819GB/s），5090 是 1.79TB/s，纯 decode 带宽受限的场景不可能翻过 5090。能在某些项目上赢，通常是这几种口径：
① 容量型：模型或上下文大到 5090 显存装不下，直接 OOM，Mac 靠大内存跑完——赢在「能跑」，不是「快」；
② 精度/算子不对外：INT4 对 FP16、MLX 特定 kernel，或只测某个 memory-bound 算子；
③ 长上下文 prefill：吃内存带宽和容量的场景；
④ 整机功耗/价格口径。看任何泄露分，先问四件事：什么模型、什么量化、batch 多少、上下文多长。缺一项就没法比。
软件这块：MLX/Metal 这两年确实在追，苹果也知道短板在哪。但 CUDA 的护城河不只是驱动，是十几年的算子库、profiler、框架默认路径和踩坑文档，不是一两年能追平的。
采购结论不变：要 300B+ MoE 或超长上下文，Mac 是便宜的「大内存慢速盒」，认它慢；主力是 27B~70B 或视频生成，还是独显。别拿一条泄露跑分下决定，等可复现的第三方测评。
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貧窮限制了我的想像
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