Twoody
本地大模型计算器
适合你的 iMac 的最佳本地大模型
从 M1 到 M4，8 到 32 GB 内存：每款 iMac 能流畅运行的最强模型，以及它的生成速度。
| 你的电脑 | 内存 | 推荐：运行流畅 | 生成速度 | 在 Twoody 中一键安装 |
|---|---|---|---|---|
M4 — MacBook Air, MacBook Pro, Mac mini, iMac |
16 GB | Llama 3.1 8B | 每秒 15–22 个 token | Qwen3.5 9B |
| 24 GB | gpt-oss-20b | 每秒 25–36 个 token | Qwen3.5 9B | |
| 32 GB | GLM-4.7-Flash | 每秒 32–46 个 token | Qwen3.5 9B | |
M3 — MacBook Air, MacBook Pro, iMac |
8 GB | Llama 3.2 3B | 每秒 31–45 个 token | Qwen3.5 4B |
| 16 GB | Llama 3.1 8B | 每秒 13–19 个 token | Qwen3.5 9B | |
| 24 GB | gpt-oss-20b | 每秒 23–32 个 token | Qwen3.5 9B | |
M1 — MacBook Air, MacBook Pro, Mac mini, iMac |
8 GB | Llama 3.2 3B | 每秒 20–29 个 token | Qwen3.5 4B |
| 16 GB | Llama 3.1 8B | 每秒 8.9–13 个 token | Qwen3.5 9B |
以上为估算值而非实测值，依据 llama.cpp 公开基准测试计算。数据核对于 2026年9月26日。
8 GB 的 iMac 能运行 40 亿参数左右的模型；16 或 24 GB 时，可运行 80 亿到 140 亿参数的模型，足以胜任写作和文档问答。
同一个模型，M3 和 M4 的生成和阅读速度都比 M1 快；能装下哪些模型由内存决定。
整天放在桌上，iMac 也很适合让内测中的 iPhone 和 Android 应用远程使用。
关于在本地运行大模型的问题
M4 的 iMac 适合哪个大模型？
16 GB 时选 Qwen3.5 9B；24 或 32 GB 时选 Qwen3 14B，或 gpt-oss-20b 等混合专家模型。Twoody 会安装适合其内存的 Qwen3.5。
8 GB 的 iMac 能运行本地大模型吗？
可以，40 亿参数左右的模型，比如 Twoody 安装的 Qwen3.5 4B，足以处理邮件和摘要。
那 Intel iMac 呢？
Twoody 可在 macOS 13 或更高版本的 Intel iMac 上运行；模型在处理器上运行，速度较慢。请参阅关于 Intel Mac 的页面。
按电脑分类的最佳本地大模型
Twoody 正处于内测阶段。
支持 Mac、Windows 和 Linux，免费，无需账户，无需订阅；也支持 iPhone 和 Android，配合你电脑上的 Twoody 使用。留下你的电子邮件地址：Twoody 向你开放时，我们会写信通知你。