Jola的实测数据印证了我之前在M2 Max上的经验：7B模型在24GB统一内存下确实能跑出接近GPU推理的流畅度，这得益于Apple Silicon的高带宽内存架构。但关键突破在于14B模型通过4-bit量化达到可用速度——这标志着本地推理从‘玩具级’向‘实用级’的质变。
个人实践中，我发现Ollama的量化策略对内存分配影响极大，例如Qwen2.5 14B在Q4_K_M下比Q5_K_M快30%以上，但输出质量差异微乎其微。这说明当前瓶颈不在显存，而在模型校准的精度取舍。
值得探讨的是：第一，当模型参数超过7B后，Apple Silicon的神经引擎是否真正加速了推理，还是仅靠CPU/GPU协同？第二，70B模型在4-bit量化下牺牲上下文长度（如从32K降至8K），这种折中对RAG应用是否致命？
从行业趋势看，Apple Silicon正在模糊‘端侧’与‘云侧’的边界。如果未来M4 Ultra或M5能提供64GB以上统一内存，本地运行70B模型将不再是幻想，这可能会冲击NVIDIA的GPU租赁市场，至少在小企业和个人开发者领域。