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今天拿到了M4版的MacBook Air，所以我想分享一些性能测试数据。按照参数/规模排序如下：Phi4 - mini（38亿参数）- 34万亿次/秒，Gemma3（40亿参数）- 35万亿次/秒，Granite 3.2（80亿参数）- 18万亿次/秒，Llama 3.1（80亿参数）- 20万亿次/秒，Gemma3（120亿参数）- 13万亿次/秒，Phi4（140亿参数）- 11万亿次/秒，Gemma（270亿参数）- 6万亿次/秒，QWQ（320亿参数）- 4万亿次/秒。如果你们对我没测试的特定模型感兴趣，请告诉我！

讨论总结

楼主发布了M4版MacBook Air的基准测试结果，一些评论者对这个结果表示认可，如认为这个结果对于MacBook Air来说还不错，相比2020年英特尔芯片的MacBook Pro有很大提升。同时，很多评论者提出了各种疑问，包括对测试模型的进一步测试请求、对测试条件（如量化、上下文大小、使用工具等）的询问、对电脑配置（型号、内存大小等）的疑问等，整体氛围比较和谐，是围绕M4版MacBook Air基准测试展开的积极探讨交流🧐

主要观点

  1. 👍 M4版MacBook Air的基准测试结果对于该机型来说不差
    • 支持理由：部分评论者认为从测试结果看，对于MacBook Air来说这样的性能可以接受。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 M4版MacBook Air较2020年英特尔芯片的MacBook Pro在性能上有很大提升
    • 正方观点：对比2020年英特尔芯片的MacBook Pro，M4版性能数据显示有很大进步。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 想知道M4版MacBook Air的型号及相关配置
    • 部分评论者询问是13英寸还是15英寸，以及CPU和GPU核心数等配置信息。
  4. 💡 对基准测试结果中的量化、上下文大小、使用工具等有疑问
    • 部分评论者想要更多关于测试本身的详细信息以便更好地理解结果。
  5. 💡 请求对特定模型进行测试
    • 有评论者希望对特定模型在特定条件下进行测试。

金句与有趣评论

  1. “😂 Brave_Sheepherder_39：That’s not bad for an MacBook Air”
    • 亮点：简单直接地对M4版MacBook Air的测试结果进行评价，表示还不错。
  2. “🤔 The_flight_guy：Yeah and this is a huge step up from my Intel based MacBook Pro from 2020.”
    • 亮点：通过与旧版MacBook Pro对比，突出M4版MacBook Air的性能提升。
  3. “👀 Which model did you get? I ask since I (think) Apple offers different CPU configs? Thanks for sharing!! Is it the 13 or the 15\"?”
    • 亮点：体现出对M4版MacBook Air设备型号的关注以及对分享的感谢。
  4. “👀 请对Gemma 3 27B在Q5 - KM下用16K上下文进行测试。”
    • 亮点：明确提出对特定模型的特定测试要求。
  5. “👀 SkyFeistyLlama8：Yeah well I meant actually having 4096 tokens in the prompt, not just setting -c 4096. Prompt processing speed continues to be an issue on anything not NVIDIA.”
    • 亮点：指出非NVIDIA设备上提示处理速度的问题并详细解释。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大部分评论者是在积极探讨关于M4版MacBook Air的基准测试相关内容。主要分歧点在于大家关注的焦点不同，有的关注性能提升，有的关注测试本身的详细情况如模型版本、量化等内容。可能的原因是大家的需求和使用场景不同，有的是普通用户关注性能，有的是技术爱好者关注测试细节。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着新的硬件架构（如AMD Strix和Apple M4 Max）的出现，可能会引发关于不同架构下处理速度、性能表现等方面的后续讨论。
  • 潜在影响：如果更多关于M4版MacBook Air的性能细节被挖掘出来，可能会影响消费者对该产品的购买决策，也可能对相关硬件研发方向产生一定的引导作用。

详细内容：

标题：MacBook Air M4/32gb 基准测试引发的热门讨论

最近，一则关于 MacBook Air M4/32gb 基准测试的帖子在 Reddit 上引起了广泛关注。该帖主分享了一系列的基准测试数据，包括 Phi4-mini、Gemma3、Granite 3.2、Llama 3.1 等不同模型的测试结果。此帖收获了众多点赞和大量的评论。

帖子引发的主要讨论方向包括对测试结果的评价、对不同配置和模型的询问，以及对性能相关因素的探讨。比如，有人说：“这对于一台 MacBook Air 来说不算差。”还有人表示：“这相比我 2020 年的英特尔版 MacBook Pro 是巨大的提升。”

在讨论中，大家的观点丰富多样。有人询问帖主所购的具体型号，是 13 英寸还是 15 英寸。有人想让帖主测试特定模型在特定条件下的性能。还有人将其与其他设备进行对比，比如有用户提到：“这些数据与我在拥有 12 核的骁龙 X1 Elite 上使用加速 ARM CPU 推理所获得的数据接近。令人难以置信的是，无风扇设计的 M4 Air 能有如此高的性能。”

对于性能的影响因素，大家也各抒己见。有人关注量化方式、上下文大小和使用工具等问题，有人则关心内存使用情况和提示处理速度等方面。比如，有人提出：“在 4096 个令牌的长上下文中，情况会如何？”有人回应：“4k 的请求时间到第一个令牌并不显著。问题似乎被 CUDA 相关人员夸大了。”

总的来说，这次关于 MacBook Air M4/32gb 基准测试的讨论，充分展现了大家对其性能的关注和深入思考。不同观点的交流和碰撞，为我们更全面地了解这款产品的性能表现提供了多维度的视角。