Twoody
本地大模型计算器
在你的 Intel Mac 上运行本地大模型
Twoody 可在 macOS 13 或更高版本的 Intel Mac 上运行。模型在处理器上运行：小模型能用，但比较慢。
| 你的电脑 | 内存 | 推荐：运行流畅 | 生成速度 | 在 Twoody 中一键安装 |
|---|---|---|---|---|
Intel MacBook Air、MacBook Pro 13″（2018–2020） |
8 GB | Qwen3 0.6B | 每秒 22–65 个 token | Qwen3.5 4B |
| 16 GB | Llama 3.1 8B | 每秒 3.4–6.1 个 token | Qwen3.5 9B | |
| 32 GB | GLM-4.7-Flash | 每秒 7.9–14 个 token | Qwen3.5 9B | |
Intel MacBook Pro 15″、16″（2018–2019） |
16 GB | Llama 3.1 8B | 每秒 3–5.4 个 token | Qwen3.5 9B |
| 32 GB | GLM-4.7-Flash | 每秒 7.1–13 个 token | Qwen3.5 9B | |
| 64 GB | Qwen3-Next 80B-A3B | 每秒 6–11 个 token | Qwen3.5 9B | |
Intel iMac、Mac mini（2017–2020） |
8 GB | Qwen3 0.6B | 每秒 21–62 个 token | Qwen3.5 4B |
| 16 GB | Llama 3.1 8B | 每秒 3.2–5.7 个 token | Qwen3.5 9B | |
| 32 GB | GLM-4.7-Flash | 每秒 7.5–13 个 token | Qwen3.5 9B | |
| 64 GB | Qwen3-Next 80B-A3B | 每秒 6.4–11 个 token | Qwen3.5 9B | |
iMac Pro、Mac Pro（2017–2019） |
32 GB | GLM-4.7-Flash | 每秒 17–30 个 token | Qwen3.5 9B |
| 64 GB | Qwen3-Next 80B-A3B | 每秒 14–25 个 token | Qwen3.5 9B | |
| 128 GB | Qwen3-Next 80B-A3B | 每秒 14–25 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。
在 Intel Mac 上，llama.cpp 使用的是处理器而不是图形处理器：40 亿参数左右的模型每秒能写出几个词，足以应付简短的回答。
Twoody 会安装适合内存的 Qwen3.5；在这类 Mac 上，4B 是回答最快的。
LM Studio 需要 Apple 芯片的 Mac 和 macOS 14，Ollama 需要 macOS 14：在 Intel Mac 上或使用 macOS 13 时，Twoody 能一键安装并运行模型。
关于在本地运行大模型的问题
本地大模型能在 Intel Mac 上运行吗？
能，在处理器上运行：40 亿参数的模型每秒生成几个 token，读一份长文档需要几分钟。
哪款本地 AI 应用支持 macOS 13？
Twoody 支持 macOS 13（Ventura）及更高版本，适用于 Apple 芯片和 Intel；它能一键安装模型。
Intel Mac 适合哪个模型？
仍然有用的最小模型：Qwen3 4B 或 Qwen3.5 4B。更大的模型虽然装得进内存，但生成太慢，用起来不舒服。
按电脑分类的最佳本地大模型
Twoody 正处于内测阶段。
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