（AI 资源之家讯）5 月 11 日，一项在 24GB 内存 M4 芯片 MacBook Pro 上部署本地 AI 模型的实测结果公布。经过多款模型对比测试，Qwen 3.5-9B（4 位量化）被锁定为最佳方案，实现 40 tokens 每秒的高速生成，支持 128K 长上下文及工具调用，为本地化 AI 办公提供了切实可行路径。
## 测试环境与方法
测试在配备 24GB 内存的 M4 MacBook Pro 上进行，使用 MLX 框架进行推理加速。测试覆盖了从 3B 到 32B 参数量级的多个主流模型，评估维度包括推理速度、上下文长度、输出质量和工具调用能力。结果显示，参数量过大的模型在 24GB 内存下运行缓慢甚至无法启动，参数量过小的模型则输出质量不足。Qwen 3.5-9B 在 4 位量化后恰好落在了速度与质量的最佳平衡点。
## 本地 AI 办公的实用场景
测试还验证了几个实用的本地 AI 办公场景。在文档写作场景中，Qwen 3.5-9B 可以流畅生成长文档并保持上下文连贯性；在代码辅助场景中，128K 的上下文窗口足以覆盖中型项目的代码库；在工具调用场景中，模型可以调用本地搜索、日历和文件系统等工具完成复杂任务。所有数据处理都在本地完成，无需联网，适合对隐私要求高的工作环境。
## 本地 AI 的崛起趋势
M4 MacBook 本地运行 AI 模型的实测成功，是端侧 AI 崛起大趋势的缩影。苹果 M 系列芯片的统一内存架构为 AI 推理提供了天然优势，MLX 框架则进一步释放了硬件潜力。随着芯片算力的持续增长和模型量化技术的进步，越来越多的 AI 能力将在端侧运行，云端 API 的垄断地位正在被逐步瓦解。
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