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1. AMD Ryzen AI Max+ 395 表现
   AMD 395 作为搭载 40 个 CU（Radeon 8060S 核显）并支持高达 128GB 统一内存的次世代 APU，在 Windows / Linux + ROCm 7.x 环境下表现亮眼：
   • 大型视频模型（以 Wan 2.2 14B 双专家视频模型为例）：
   在分配 64GB 显存（VGM）的默认配置下，其生成速度大约在 186 ~ 197 s/it（即每跑一步需要 3 分多钟）。生成一段标准的短视频总耗时约在 26 分钟左右。
   • 轻量级视频模型（以 LTX-Video 2B 或 SVD 为例）：
   得益于其 200GB/s+ 的实际内存带宽，跑轻量模型时速度可以提升至约 5 ~ 15 s/it。

苹果 Mac 平台虽然拥有更高的内存带宽（例如 M4/M5 Max 达 500~600 GB/s），但由于其缺乏专门针对 DiT 视频模型的 Tensor 核心，且 ComfyUI 对苹果 MPS（Metal 性能着色器）的视频专用算子优化不及 NVIDIA 和 AMD，导致其在视频生成上普遍吃力。
• 重度/大型视频生成（如 Wan 2.2 / LTX 22B）：
在 Mac 上运行 14B 以上的视频模型常常会因为部分节点无法完全调用 GPU 而降级回 CPU 渲染，速度极慢；即便是通过第三方优化软件（如 DrawThings），速度也往往在 200s/it ~ 300s/it 以上，且生成高分辨率时容易出现画质严重下降或耗时数小时的情况。
• 常规/轻量视频生成（如 AnimateDiff 基础版 / LTX-Video 轻量版）：
在优化完全、使用 GGUF 量化版模型且不爆显存的前提下，M4 Pro / M4 Max 级别的芯片大约能跑到 10 ~ 20 s/it。

等過幾年Apple 開始放量銷售 AI Servers的時候, Apple就會開始拉高消費級硬件單價