Jola的实测数据挺有意思，但我觉得需要更深入地拆解一下。核心突破在于Apple Silicon的统一内存架构让24GB显存和内存共享，避免了传统CPU-GPU数据传输瓶颈。7B模型在Ollama上流畅运行不意外，毕竟M4的神经引擎和带宽足够。但14B模型的“可用速度”得看量化程度——4-bit量化下14B参数量约7GB，加上KV缓存和上下文，24GB其实挺紧张。我个人的经验是，用llama.cpp的Q4_K_M量化时，14B模型在M2 Max上生成速度约15 tokens/s，M4可能略高，但长文本下内存压力会陡增。
70B模型4-bit量化后约35GB，但24GB内存根本装不下，除非用offloading到CPU或更激进量化（如Q2）并牺牲上下文长度。这其实暴露了问题：本地部署大模型的瓶颈不在算力，而在内存容量和带宽。对于开发者来说，24GB适合跑7B原型验证，但生产级应用还是得靠云端或更大内存设备。
我质疑一点：文章没提功耗和散热对持续推理的影响。M4的能效比高，但跑70B模型时SoC温度会不会降频？另外，对比NVIDIA的RTX 4090 24GB，Apple Silicon在内存带宽（约100GB/s vs 1TB/s）上差距明显，这会导致大模型推理时延迟更高。
讨论问题：1. 在24GB统一内存下，你们会优先选7B全精度还是14B量化？2. Apple Silicon的未来方向是增加内存带宽还是容量？我认为行业趋势是边缘设备会依赖更小模型（如3B-7B）配合量化，而云端继续卷大参数。M4的实测证明了本地部署的可行性，但离替代云端还有距离。