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M4 Pro的最大内存配置几乎是M3 Pro的两倍。仅由此我们就可以推断，从M3 Max到M4 Max会再翻倍，达到最大256GB内存。甚至M4 Ultra可能会达到最大512GB内存。我认为更大的本地模型将变得更容易获取，并且希望苹果公司能做更多工作来开发MLX，使其在苹果硬件上使用本地模型更具吸引力。就目前而言，购买苹果硬件用于本地推理的投资回报率似乎是最高的。

讨论总结

整个讨论围绕Macbook的M4系列展开，主题涵盖了硬件性能（如内存速度、统一内存等）、运行大型模型的可行性、不同硬件（Mac与Nvidia等）的比较、苹果硬件的性价比以及苹果产品在本地AI中的角色等。大家从不同角度阐述自己的观点，整体氛围较为理性，是一个技术向的讨论。

主要观点

  1. 👍 不喜欢苹果用户界面，担心Mac成为运行大型模型唯一选择
    • 支持理由：个人使用习惯上不喜欢苹果界面，感觉发展趋势朝着Mac成为唯一选择发展
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Mac在硬件性能上与Nvidia硬件存在差距，但每代都在进步
    • 正方观点：不同硬件运行模型速度有差异表明存在差距，从代际发展看到进步
    • 反方观点：无
  3. 💡 苹果硬件针对较大模型的现有基准测试速度慢
    • 解释：虽然有内存等方面提升，但在运行较大模型时速度慢到无太大用处
  4. 💡 4x3090设备虽耗电量大，但与Mac相比在性能上可能更有优势
    • 解释：从性能比较角度出发，考虑到Mac硬件在运行大型模型时的速度问题
  5. 💡 希望苹果停止对内存收取高额费用以主导本地AI市场
    • 解释：认为降低内存费用可提升苹果在本地AI市场的竞争力

金句与有趣评论

  1. “😂 Procuromancer：I’ve never really enjoyed the various Apple user interfaces so I’m going to be pissed if Macs are the only sensible solution for running large models at home.”
    • 亮点：直接表达对苹果用户界面的不满和对未来可能趋势的担忧
  2. “🤔 xflareon：It’s true that unified RAM gives you a larger pool, but it’s also currently much slower, plus prompt processing takes eternity.”
    • 亮点：指出Mac统一内存虽然有优势但速度慢这一关键问题
  3. “👀 ThePloppist：It’s all going to depend on the price. A 4x3090 rig eats electricity, and in places like the UK where electricity is expensive, that could be a significant cost saving over time.”
    • 亮点：考虑到电力消耗这一在设备选择中容易被忽略的因素
  4. “💥 cshotton：You say that with such naive certainty. All LLM use will trend towards local. There is no compelling reason for centralized LLMs for general use as soon as the industry gets past this prototype phase.”
    • 亮点：对本地AI发展趋势有比较坚定的看法并阐述理由
  5. “😏 Wrong - Historian：I don’t think there will be a moment, on a Monday - morning meeting, where a manager at Apple will say: Guys, we should lower our RAM prices, because we could really own the local - AI market with that! We will increase sales by like, 5000 users! OMGWTFBBQ this is a HUGE opportunity for Apple”
    • 亮点：以一种幽默讽刺的方式表达对苹果降低内存价格的不看好

情感分析

总体情感倾向较为中性。主要分歧点在于对苹果硬件在不同应用场景（如运行大型模型）中的评价，一方认为苹果硬件有潜力且投资回报率高，另一方则指出其在速度、性价比等方面存在问题。可能的原因是大家从不同的需求（如性能、价格、电力消耗等）角度出发看待苹果硬件。

趋势与预测

  • 新兴话题：苹果硬件在本地AI市场的发展前景以及与其他硬件的竞争态势。
  • 潜在影响：如果苹果在硬件性能和价格策略上做出调整，可能会影响到本地AI市场的格局，也可能促使其他硬件厂商调整自己的策略来应对竞争。

详细内容：

《Macbook 内存配置引热议，与英伟达显卡孰优孰劣？》

近日，Reddit 上一则关于 Macbook 内存配置的帖子引发了广泛关注。原帖称 M4 pro 的最大内存配置相较 M3 pro 几乎翻倍，推测 M4 Max 可能也会有大幅提升，甚至有望达到 256GB 或 512GB 最大内存，并希望苹果在开发 MLX 方面做出更多努力，使本地模型在其硬件上的应用更具吸引力。此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在 Macbook 内存配置与性能，以及和英伟达显卡的比较上。

有人认为 Mac 电脑并非运行大型模型在家用场景的唯一明智选择，统一内存虽然容量大但速度慢，提示处理也很耗时，大型模型的运行速度并不理想。但也有人指出，Mac 电脑每一代都更具吸引力，只是与英伟达的高端显卡相比仍有差距。比如，3090 显卡的性能在某些方面明显优于 Mac 电脑的 M3 系列。

还有用户分享了自己的实际经历，如 [synn89] 表示通过启用 sshd 等设置将 Mac 当作服务器远程使用。

有人认为 350 与 62 的性能差距并非“毫无价值”，消费硬件存在权衡，不能两全其美，除非有足够资金购买 H100 这样的高端产品。也有人指出，苹果电脑的内存带宽较高，能为模型提供较多可用内存，但在 GPU 核心速度和提示处理方面仍有待改进。

对于价格和电力消耗，有人认为 Mac 电脑在功耗方面有优势，但在性能上与 3090 显卡组成的设备相比仍较慢。也有人觉得，考虑到价格和电力成本，Mac 电脑在特定场景下可能具有一定的性价比。

有人希望苹果不再对内存收取高额费用，以提升其在本地 AI 领域的竞争力。但也有人反驳称，Mac 在内存价格方面已经颇具优势。

总之，讨论中各方观点激烈交锋，既有对 Mac 电脑内存配置和性能的肯定，也有对其与英伟达显卡差距的担忧。而随着 M4 系列的推出，其表现究竟如何，还有待进一步观察和评测。