极道
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M4芯片24GB内存跑本地模型：从装不上到每秒40token的踩坑实录
内容提要
在苹果M4芯片的24GB内存笔记本上，作者成功运行Qwen 3.5-9B模型，实现每秒40个token。尽管模型偶尔出错，但在代码修改和检查中表现良好，提升了工作效率。作者建议将本地模型视为辅助工具，适合需要灵活操作的用户。
关键要点
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在苹果M4芯片24GB内存的笔记本上成功运行Qwen 3.5-9B模型，每秒处理40个token。
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选择工具时，LM Studio是最友好的选择，适合手残党使用。
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模型的智商与体积成正比，24GB内存限制了可用模型的选择，最终选择了压缩版的Qwen 3.5-9B。
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调参数是一个复杂的过程，温度参数和重复惩罚参数需要根据具体需求进行调整。
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使用Pi和OpenCode等工具来指挥模型，但配置过程可能会遇到问题。
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模型在处理简单任务时表现良好，但在多步骤任务中容易出错。
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本地模型适合作为辅助工具，能提高工作效率，但不能完全替代人工操作。
延伸解读
内存限制与模型选择
在使用M4芯片的24GB内存笔记本时，用户需谨慎选择模型。由于内存限制，较大的模型可能无法运行，建议选择压缩版模型以确保流畅性。作者最终选择了Qwen 3.5-9B，尽管智商有所降低，但在实际应用中表现良好。
参数调节的重要性
调节模型参数是提升性能的关键。温度参数和重复惩罚参数的设置直接影响模型的输出质量。用户需根据具体任务反复试验，找到最佳配置，以避免模型在复杂任务中出现错误。
本地模型的实用性与局限性
本地模型在离线环境中使用方便，且无需额外费用，但在处理多步骤任务时容易出错。用户应将其视为辅助工具，而非完全替代人工操作，以提高工作效率。
延伸问答
在M4芯片上运行Qwen 3.5-9B模型的性能如何？
在M4芯片的24GB内存笔记本上，Qwen 3.5-9B模型能够实现每秒处理40个token。
选择本地模型工具时应该考虑哪些因素？
选择工具时应考虑操作简便性、可用模型数量和界面友好性，LM Studio被认为是最适合手残党的选择。
为什么24GB内存限制了可用模型的选择？
因为更聪明的模型通常体积较大，24GB内存无法容纳过大的模型，因此需要选择压缩版的模型。
调参数的过程中有哪些常见的挑战？
调参数时，温度参数和重复惩罚参数需要根据具体需求调整，且配置过程可能会导致模型出错。
本地模型适合哪些用户？
本地模型适合需要灵活操作的用户，能够作为辅助工具提高工作效率，但不能完全替代人工操作。
使用本地模型的优缺点是什么？
优点包括不需要联网、无额外费用和操作乐趣；缺点是模型在处理多步骤任务时容易出错。
