私有化部署大模型的“终点”是 Mac 还是 Nvidia？

mac studio 顶配二手价格都翻倍了

看部署目的啊。
如果是自己用，那 Mac 的包容性强，起码能塞得下权重，开得起 context 窗口啊，自己用吐答案慢点就慢点。
如果是内部多人用，还得是正经显卡啊，只要能跑起来，比 Mac 的处理器强太多了。

看咋用吧，另外看要部署多大参数，Mac 说实话挺慢的，不能发个 hi 当测试用例，上下文强度提高点，Mac 的慢就很明显了

个人场景搞私有化的唯一作用就是涩涩，涩涩的话也不需要参数多大的模型

mac 方便堆显存,nv 方便堆算力

在显存够用的前提下，显卡的解码能力远大于统一内存方案（不管是 GB10 、AMD MAX+395 ，还是 mac ）
反之，统一内存方案更容易达到更大的内存级别（能跑更大参数的模型）


所以，如果你要跑快，只能选显卡。
如果你要选能用，可扩展性，尝试更多模型，只能选统一内存。（为了大参数换显卡，基本上你整台 PC 也都要换）

@stimw 个人场景最大的优势是不会暴露隐私。而且有去掉拒绝模块的模型可用（可以忽略道德、法律、伦理等因素）。

对了，还忘了一点，到了生产力阶段，家庭用显卡就不现实了。

因为生产力显卡的噪音非常大。

现在这些产品都算不上终点，终点是未来出的专门为这个场景打造的硬件