有人说 AI 时代苹果是最大赢家，核心在于 mac 的成本优势，我不赞成。
在成本方面，按照我个人的使用经验，调用云端 api （我们假设使用的是 deepseek v4 flash)每日成本在¥25/天，如果购买 M5 Max 128GB （市场价 4w ）的话，回本周期为 4.4 年，超过电子产品的 3 年折旧期。
抛开价格，我更在意速度和质量，日常使用体验直接和这两个挂钩，这块 api 明显占优，本地大模型量化后慢吞吞的、质量差要返工。唯一的优势就是隐私了，但是个人使用不在意这个。
毫无悬念，最佳选择是用 API ，买机器是负投资。
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sentinelK 13h 3m ago  2
其实这个逻辑很简单。
如果只算经济账，自部署 LLM 性价比就能超过云厂商，那云厂商为何不用这款设备？ 自部署本质上就是一种反效率的个性化需求。即便如今 sglang 把 Qwen3.8-27B 的 prefill 性能和缓存巡回概率拉高到了和 API 接近的程度，且 flash-0731 涨价 5~6 倍的前提下，如果只算经济账，依然是不划算的。 如果按照回本率来看，目前 5 系 N 卡+SGLang+Qwen3.8-27B 这套组合，应该是最接近同模型云厂商的。 不光是 SGLang 的优化够强，还包含 Qwen3.8-27B 的云服务价格够贵。 |
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lynn1su 12h 48m ago
mac 没法做到 1m 上下文把？ api 是可以的
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aimuz 12h 43m ago
M5 Max 128GB 能部署 flash-0731 满血版吗
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aimuz 12h 42m ago
M5 Max 128GB 五年后残值还能值 1 万 吧
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kevan 12h 40m ago
如果只算经济账，自部署 LLM 性价比就能超过云厂商，那云厂商为何不用这款设备？
+1, 卖的没有买的精吗? |
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x1aoYao 12h 39m ago
你只考虑经济，不考虑审查/保密这些特殊需求，那确实没必要本地部署
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lesismal 12h 29m ago
1. 99%自部署的人都懂 OP 说的
2. OP 不知道自部署的人的需求 |
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sagnitude 12h 22m ago 2
@lesismal 事实上 99%集中发 mac 可以部署本地模型 的推荐和介绍帖子都不会提保密之类的真实需求，都会加上“买了就 token 自由”这种说明
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lesismal 12h 18m ago
@sagnitude 价格本身就是一道拦路虎，买之前没几个不计算、对比清楚的，这种简单的计算和对比对于要搞本地部署的人来讲根本没什么难度。
只有极少的人不懂却买了，比如一些小老板，跟着概念炒作就来劲，并且这点钱对于老板来讲也不多，就当玩也不觉得亏。 |
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ahdw 12h 17m ago 3
这么算账的话，你买车的养车用车的钱，够你打车打一辈子。
那为什么会有私家车市场？而且还不断普及、下沉？ 显然你少算了。 |
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sn0wdr1am 11h 38m ago
本地部署考虑的是安全，隐私，而不是经济性。
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ffalex 11h 21m ago via Android
本地部署首先追求的也不是省钱吧？你让 claude 生成张色图，人家也不干啊
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l1ve 11h 6m ago
你拿一个本身不是为了 AI 设计的产品去跑 AI ，然后说不是最佳选择？
自建算力对外出售价是可以做到官方价格的 5-7 折，70%利用率下一年回本不是玩笑。 你这就好比买了个玩具挖掘机，然后说这东西不是做工程的最佳选择 |
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shyrock2026 11h 1m ago
都算经济账了，没有考虑一下智能硬件在持续涨价？
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june4 10h 50m ago
@shyrock2026 把硬件持续涨价当常态了，看看以前内存是什么价，也就是这波 ai 突起产能跟不上，几年后可能又是一地鸡毛
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Frankcox 10h 47m ago
你把两个问题混杂了。你说的成本问题是云端 vs 本地，而不是 mac 跑 AI 是否是最佳选择（相比于 Linux/Windows + Nvidia 显卡)。
第一个问题算是日常问题了，你要只看经济成本云端自然有优势，但是本地模型配合 huggingface 的各种 jailbreak 破限，能提供完全无审核的内容，R-18,R-18G,极端内容等等。这对一些人来说就是刚需，更不用提其他对隐私安全有要求的企业人员。 另外，很多任务并不需要很大很强的模型，不是所有人都要用 AI 作为 code agent 跑一堆高难任务超大上下文。我现在做文生图的 prompt 扩写，图像反推等都是用 qwen3.5-9B 的模型就能跑，效果还很不错。 第二个问题，mac 称为本地 LLM 的最佳选择是因为 UMA 统一内存架构，Mac 内存价格是金子，那 Nvidia 显存的价格则是振金，而本地跑 LLM 的一个很大问题就是能不能把模型全塞到显存里。所以这么一看 Mac 相比于买显卡拼集群，反而是一个比较有性价比的选择。 |
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Need4more OP @Frankcox 你的回答很有水平。你说的这些需求当然存在，但我说的是日常干活的情况下（大部分应该都是这么用的吧），考虑性价比和使用体验，mac 本地部署不是个好选择
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qiuhang 10h 30m ago
个人正常用自部署包亏的，很多自部署的往往是用来搞些商业模型不让做的事。比如搞色情内容之类的。
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EdwardKot 9h 54m ago via iPhone
标题没问题，但是你正文里不在乎的东西可能恰好是别人最在乎的的东西，本地部署 LLM 和 api 的区别，花了钱的人并且买了机器本地部署的用一下就有很明显的体感区别，不是必要的话没人想花了大价钱再捏着鼻子用
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phrack 9h 48m ago
> 唯一的优势就是隐私了，但是个人使用不在意这个。
不是哥们，个人使用最在意这个，你是正常人吗 再说，我本来就需要电脑，能跑 llm 只是附带的价值 |
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Joyflare 9h 40m ago
API 适合干正事，本地模型适合干‘不能给别人看’的事。你跟官方 API 提那些限制级的要求试试？能跑起来就挺好了，要啥自行车啊。
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sillydaddy 9h 39m ago via Android
回本要分使用情景的，跑满负载肯定是可以一年左右回本的。你要非用 1M 上下文，全速输出这种，那肯定回不了，因为机器的限制就在那。但是你的使用情景如果能跑满负载，忍受对话速度稍慢些，上下文小些，那肯定可以很快回本。
另外大厂不部署，并不能说明不能回本。最简单的例子，1 立方米仓库可以容纳的计算密度，可能就完全把这个排除了！何况还有前面提到的每个人使用情景都不相同，大厂部署根本没有个人灵活。 楼主拿自己每天花费 25 元来说不能回本，完全是站不住脚的。 |
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jetsung 8h 58m ago
自己部署的，可不止 DeepSeek 的模型，可以部署各种模型。所以没有可比性。
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Gomoku2024 8h 53m ago
首先，电脑不只是能跑 AI ，同样不耽误用来做其它工作，不要用其价格来与线上 api 相比，因为就算有 api 你大概率也是需要一台电脑，配置也不会很低；其次，本地无限跑，可以试多种模型，这是 api 无法体会到的自由；然后，隐私和安全，可以不用在意 AI 知道你的关键资料和信息，这也是一种难得的自由；再次，在线 api 天然有各种限制，而开源破解模型束缚就要小很多，可以教你造 he 弹，出 H 图，这也是需求。最后，128G 内存的 Mac ，五年后肯定能到一万的残值。
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Frankcox 8h 30m ago via Android
@Need4more 我知道一个做文生图 lora 训练框架的开发者，因为打标 prompt 涉及萝莉等词语，开发过程中直接被 codex 封号，申诉也无效，这就是云端的问题。
另外，如果你完全不考虑隐私安全敏感内容，只考虑性价比和能力，那肯定是云端强啊，fable 5 ，gpt-5.6 这些顶尖模型压根就不开源，你哪怕弄了个 1T 内存的 mac 也只能跑次等的 deepseek glm 等量化后的模型。 所以这个问题本来就算不上问题，买 mac 跑本地模型的人压根就不会用到需要 fable 5 ，gpt-5.6 sol 极高，性能的模型，人家就是跑一些低等模型，你可以多去 reddit localllm 等逛逛，你就知道 qwen 3.8 27B 这种体量的模型已经是最受欢迎的了。deepseek 这种大型的模型都没几个人步数。 最后，你可能低估了小尺寸模型的能力（我 4070 一直跑 qwen3.6 35B a3b ，这个模型已经能满足我日常 70 ％的任务），严重低估了人们对无审核模型的需求（我知道几个搞 ai 色 q 的已经财富自由了） |
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xing7673 8h 0m ago
比起经济性、隐私性，最主要的还是可用性
ds v4 这种顶级 infra 在高峰期也有不可用的时候，对于 24 小时服务来说是完全不可接受的 mac 跑 llm ，其他还有的优势是: 物理：静音、功耗低（散热压力小，硬件损管工程要求低）、体积小、接口丰富有扩展性（甚至有逆向 lightning 接 pcie 的项目）、不亚于 4090 的内存速率 逻辑：mac 系统、除 cuda 外的第二大模型运行生态 mlx 和活跃开源客户端 omlx 综上：mac m5u 256 订单延后到 12 月不是没有原因的 |
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Need4more OP @xing7673 这个就和坚信那些买房是刚需的人一样，想买总能找到一百个理由说服自己。希望你能分享自己使用 MAC 跑本地模型的真实体验，直接打我脸。
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Need4more OP @Frankcox 你说的这些都对。我发帖的初衷是想说本地部署没有性价比和劣化的使用体验。考虑到 MAC 设备售价并不便宜，如果出于省钱目的消费的话，可能会让你失望。其他个性化需求当然存在，也很有价值，感谢你提供的信息。
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xing7673 7h 31m ago
@Need4more #33 我现在 24 小时跑新闻爬虫+本地模型工作流，不然我为啥说这个可用性问题。
当然我选的是 48g 内存版本，比我有钱有预算的选 256g 更无可厚非。 红迪里用 mac 玩 llm 的和用多卡级联的人数占比都差不多，玩 localllm 就是看自己需求，我机器想放在我床边，那不可能用任何带物理风扇的机器 |
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coefu 7h 22m ago
本地用来搞算法创新，idea 验证，讲真我不会希望我的 idea 被云厂商知道，并拿去训练新的模型。
可能是买 api 做的事，没什么卵价值，厂商都看不来，不屑于用来训练它们的模型，搞不好还污染他们的原始训练数据。😂 |
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EdwardKot 6h 43m ago
@Need4more #25 我有啥需要盲从别人的？我做的工作签了保密协议，我不知道 api 会不会泄露的情况下当然是我自己的本地 LLM 协助。你这人有点意思，你觉得你用不上，别人都是骗自己上的？然后呢？证明你是对的，我即世界？
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wwhc 6h 34m ago
云 API 的一个致命问题是稳定性及可靠性无法保证，保不准什么时候就降智了,根据这个 API 之前智力水准订制的产品的产出将可能出现不可预知的变化；或者如果企业订购的某一个 API 因为厂商模型升级而废弃，企业根据这个 API 订制的产品将可能需要根据新 API 中的模型的不同特性而重构。本地部署完全没有这个问题
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slowgen PRO 你假设的数据让你得到了错误的结论，因为你假设的 token 处理量太低了，当然如果你每天就用那么多，那确实回本周期慢。
我用 4 卡 RTX Pro 6000 跑 Qwen3.8 Flash Next NVFP4 ，现在一天最多是跑 54 亿 token(有峰谷，不均匀)，还是因为 SM120 在新模型 Day 0 支持不给力，降级到了 marlin 的 backend 数据，要是用新内核估计处理能力还能提升 20%。 结合 Deepseek Harness 一个/goal 开放式任务可以跑 20 小时以上，最近我做了 xterm.js 移植到 dart 和 CSharp 的测试，然后用 Flutter 和 Avalonia 复刻 tabby ，并且自我迭代优化，几乎是每小时跑 1 亿 token 输入，25 到 30 万的 token 输出，缓存命中率一般在 98%~99%。按照 Qwen 官方定价每小时大概消耗 12~13 元。 现在我的 M2 Ultra 跑 Qwen3.8 Flash Next 的 4bit 量化，短的上下文时，prefill: 538.1 token/s, decode: 55.2 token/s ，长任务会衰减，假设这个数据在 M5 Ultra 上不衰减（因为增强了 AI 部分计算性能），根据 M5 Ultra 对比 M2 Ultra 的带宽差异计算，decode 的 token/s 大概在 80 ~ 100 ，prefill 速度估计可以 x10 ，这个意义在与有 KV Cache 的部分不用重复 prefill ，跑 Agent 新追加的上下文一般是并发读文件，追加的文件到上下文里几乎秒处理完，保守点的估计每小时 3000 万到 5000 万的 token 应该有，对比官方定价每小时消耗 6 元，一个月是 4320 元，M5 Ultra 256G 的 24 期免息分期费用每个月是 3615 元。 |
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shmilypeter 5h 21m ago
买 M5 Max 加上大内存大硬盘的，其实很多都是有剪辑工作流需求的用户，自媒体创作者之类的。
如果只是纯开发，M5 Pro 加上 32G 以上的内存，加上无限 token plan 其实就够了。 |
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wangzr 5h 17m ago
只有你的需求是需求，别人的需求就不是？
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chemzqm 5h 5m ago
deepseek v4 flash 用这玩意涨价前一天都得 20 多，现在翻倍都不止
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