最近从TEMU hao 的MAC mini 入门版昨天到了，马上安装一个OpenClaw，安装倒是简单，但是听说大模型token贵，而且特别烧token ，就安装了一个千问本地大模型，但是感觉这个本地大模型傻傻的，反应也不快，从昨晚到现在，一直有安装不完的Skills，这个Mini 入门版配置好像也不够，不论干个什么活那散热风扇呼呼响。
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先教一下大家怎么薅吧
你如果有订阅其他的AI，其实都好办，或者直接买国内模型的API也可以的。
mac mini跑本地模型还是有点没必要，skills也没必要安那么多，你需要啥就安啥呗
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本地太呆了，直接接便宜的api，国内llm api都不贵的
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有推荐的吗 大佬
我想试试Gemini的API不成功，后来听说Gemini会封号就放弃了。
隔壁TEMU帖。
跑本地模型的话mini配置肯定是不太够
开个gpt pro cli的话应该是用不完
蹲一个大佬
听说用国内比如kimi或者minimax的coding plan比较便宜大碗
但实际效果如何没有第一手经验
不哈玩的
5个codex账号，随便用
这个帖子就该在泥潭任何问怎么便宜订阅的地方自动贴上去
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被AI骗了
对于运行本地大模型（LLM）来说，Mac mini 是否“够用”并不取决于它的名字，而完全取决于它的内存（RAM）大小。 因为 Apple Silicon 采用的是统一内存架构（Unified Memory），你的显存直接等同于你的内存。
根据你目前使用的 M4 Mac mini，我们可以从以下几个维度来看它到底够不够：
- 你的 M4 Mac mini 现状：其实挺够用
你目前的配置运行 Qwen2.5:7b 非常轻松：
• 显存占用：7B 模型（4-bit 量化）仅占用约 5GB 内存。
• 性能表现：由于 29 层模型全部运行在 GPU 上，你的热启动响应仅需 0.52 秒，这已经达到了“丝滑”的标准。
• 结论：对于 7B 到 14B 规模的模型，你的 Mini 配置是绰绰有余的。 - 什么时候会觉得“不够”？
当你想要向上进阶到更强的模型时，内存容量会成为硬门槛： - Mac mini 跑本地模型的“天花板”
Mac mini 的主要限制不在于处理器性能（M4 的单核和多核推理能力极强），而在于最大可选内存限制：
• 普通 M4 版：最高支持 32GB 内存。这足以流畅运行 32B 规模的量化模型（如 Qwen2.5-32B），这是目前本地部署的“甜点级”体验。
• M4 Pro 版：最高支持 64GB 内存。可以勉强跑起 70B 的高压缩量化版，但在长上下文下会显得捉襟见肘。
总结建议
如果你只是希望拥有一个随叫随到、保护隐私、响应极快的智能助手：
• 你现在的 Mini 已经足够了。Qwen2.5:7b 在逻辑能力上已经能处理 80% 的日常代码和写作任务。
如果你觉得不够，通常是因为你尝试运行了超过内存容量的大模型，导致系统开始使用 SSD 作为虚拟内存，速度会从 50 tokens/s 掉到 1-2 tokens/s。
5个怎么够 肯定要CPA+免费号注册机 
跑embedding模型和ASR模型很够用，
我的openclaw跑了ollama部署的qwen 3 embedding 4B，内存占用3GB
whisper 16GB内存也够了。
chat模型就别mac mini跑了，性能太差，会把文件删掉
用订阅 别用弱智模型 用API就用mimimax m2.5最便宜 但是还是用订阅把。 咸鱼买个号挂着用就是了 没了再买一个 也就几块钱
我目前五个还没用完呢，opencode + openclaw正好差不多用完
别说7b了
70b其实都小llm
虽然现在小模型的智商也在上升
但如果追求质量的话肯定是不如gpt的cli
你这个大模型是 0.5B 的 9B 的还是 122B 参数但每次前向传播只激活 10B 的？
Qwen2.5:7b
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我也想问，感觉日常生活中也没什么需要agent的地方。好奇大家都是用openclaw干什么？还是就是图个新鲜用来玩的？
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