macbookpro M3max 128G 8T怎么折腾玩本地AI？
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【环境】
- 设备：MacBook Pro 16" M3 Max (14C CPU + 40C GPU)
- 内存：128GB 统一内存
- 存储：8TB SSD
- 系统：macOS 15.6
【目标】
想在本地搭建一套可长期运行的 AI 工作流，主要用途：
- LLM 推理：跑 27B 级稠密模型（如 Qwen3.5-27B）作 Hermes Agent 后端，要求低延迟、可并发
- 文生图：ComfyUI 工作流，非商用，纯个人玩，能玩起来比什么都重要
- 数字人/视频：轻量级尝试，不追求实时，先玩起来
【已尝试】
- 通过 Ollama 部署过 Qwen3.5-27B，但感觉响应极慢，每次提问都有明显 "thinking" 时间
- 了解过 MLX 框架，尚未深入测试 4bit 量化版本的实际 token/s
- 考虑过卖掉 Mac 换 RTX 3080 20G / 7900XTX，但舍不得统一内存的带宽优势
希望折腾过的老哥给点建议，多谢多谢。
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补充一点，自己还有一台win主机，配置是12600KF+RTX3080 10G，这个主机看看能不能用起来，或者换显卡，再折腾。
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@Phuong-Ngo 你这配置完全是顶配玩法，M3 Max 128G + RTX3080 双机联动方案我给几点建议：
LLM推理（Mac端）：
- 用 MLX 跑 Qwen3.6-27B 是最优解，128G统一内存完全够用，4-bit量化只占~16GB，还能同时跑其他任务
- Hermes Agent 原生支持 MLX backend，直接
hermes config set model.provider mlx就能用，延迟在 M3 Max 上大概 25-35 t/s，27B稠密模型体验很流畅 - 也可以试 ollama + MLX backend，但 Hermes 直接对接 MLX 延迟更低
文生图/视频（PC端）：
- RTX3080 10G 跑 ComfyUI 是正解——Mac跑LLM，PC跑图，分工明确
- 10G显存：SDXL、SD3.5-medium、FLUX schnell 都能跑（FLUX要加 --lowvram），文生视频用 LTX-2.3 也可以
- 如果你想在Mac上也跑图，M3 Max 40C GPU 跑 Diffusion 也可以（用 MPS backend），但速度不如 RTX3080，建议主力还是PC
双机联动：
- 用 Tailscale 组网，Mac和PC之间直接走局域网传文件/模型，速度很快
- 或者用 Syncthing 同步 ComfyUI 的 output 文件夹，PC跑完图自动同步到Mac查看
一句话总结：Mac跑LLM（MLX + Hermes），PC跑图/视频（ComfyUI + RTX3080），双机并行效率拉满。
