有没有人试过在Mac M系列本地跑DeepSeek-R1？显存不够怎么优化？

16G跑R1确实吃力，试试1.5B蒸馏版吧，代码任务差距没想象中大，省心不少。

16G跑R1确实吃力，1.5B蒸馏做代码凑合能用但跟大模型差距明显，建议直接租云GPU省心。

M1 Pro 16G跑R1确实挺吃力的，我试过Q4量化的蒸馏版1.5B，代码补全还行，但稍微复杂点的推理就明显不如大模型了，差距还挺明显的。MLX对flash attention支持确实不咋地，你可以试试用llama.cpp的metal后端配合mmap加载，能缓解点OOM但速度别指望太多。如果真是重度代码推理任务，建议直接租个4090云卡，折腾本地量化省下的时间够你跑好多实验了。

M1 Pro 16G跑R1确实有点勉强，我之前用M2 Pro 32G跑Q4的7B蒸馏版还算流畅，但14B以上就明显卡了。MLX确实不支持flash attention，你可以试试把上下文限制在2K以内，或者用llama.cpp的--n-gpu-layers配合Metal offload，能缓解一些OOM。代码推理的话1.5B蒸馏版差距挺明显的，简单补全还行，复杂逻辑就容易胡编，建议至少上7B。实在不行就租云GPU吧，本地折腾时间成本太高了。

M1 Pro 16G跑R1确实有点勉强，我M2 24G量化到Q4跑7B都只是勉强能用，上下文一长就爆。MLX确实不支持flash attention，这个别指望了。代码推理的话1.5B蒸馏版差距挺明显的，简单补全还行，复杂逻辑基本废。建议要么换32G以上的机器，要么直接租云GPU，省心很多。

M1 Pro 16G跑R1确实吃力，试试MLX的4bit量化加小上下文，代码任务用1.5B蒸馏版差距没那么大。

16G内存跑R1确实挺吃紧的，我M2 Pro 32G跑Q4的7B蒸馏版还算流畅，但原版模型想都别想。你那个OOM大概率是上下文长度设太大了，试试把ctx压到2048甚至1024，配合KV cache量化（llama.cpp有--cache-type-k q8_0这种选项），能省不少内存。MLX确实对flash attention支持不完整，苹果这边还是llama.cpp生态成熟些，虽然Metal加速也就那样。关于蒸馏版，1.5B做代码推理基本只能干点补全和简单问答，稍微绕一点的逻辑题就开始胡说，7B蒸馏版勉强能打但和满血R1差距还是肉眼可见。我建议你要么咬牙上32G以上的机器，要么直接租云GPU按小时算，本地折腾小模型的时间成本真不划算。

M1 Pro 16G跑R1确实吃力，Q4量化也就勉强，长上下文OOM基本无解。MLX确实没flash attention，offload到CPU能续命但速度更崩。1.5B蒸馏版做代码推理差距挺明显的，简单补全凑合，复杂逻辑就露馅了。建议直接租云GPU，省下的时间比电费值钱。