💡
原文中文，约2900字，阅读约需7分钟。
📝
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
-
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。
-
选择工具时，LM Studio是最友好的选择，适合手残党使用。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
➡️
