Twoody

本地大模型计算器

按内存选择本地大模型

电脑能运行哪些语言模型,由内存决定。从 8 GB 到 512 GB,每种容量下,在搭载 Apple 芯片的 Mac 和没有显卡的 PC 上能流畅运行的最强模型、它们的生成速度,以及 Twoody 默认推荐的模型,都整理在这里。

内存 电脑 能流畅运行的最强模型 生成速度 Twoody 默认推荐

8 GB 内存

搭载 Apple 芯片的 Mac A18 Pro — MacBook Neo Qwen3.5 4B 在 Twoody 中一键安装 其他:Qwen3 4B Instruct 2507、Nemotron 3 Nano 4B 每秒 9.9–18 个 token Qwen3.5 4B(4 GB)
没有显卡的 PC DDR5 内存 Qwen3.5 0.8B 在 Twoody 中一键安装 其他:LFM2.5 2.6B、Llama 3.2 1B 每秒 34–103 个 token Qwen3.5 4B(4 GB) 能运行:请关闭其他应用

16 GB 内存

搭载 Apple 芯片的 Mac M6 — Mac mini Gemma 4 12B 在 Twoody 中一键安装 其他:GLM-4.6V Flash、Qwen3.5 9B 每秒 12–22 个 token Qwen3.5 9B(7.4 GB)
没有显卡的 PC DDR5 内存 GLM-4.6V Flash 在 Twoody 中一键安装 其他:Qwen3.5 9B、GLM-4 9B 每秒 5.4–9.7 个 token Qwen3.5 4B(4.4 GB)

24 GB 内存

搭载 Apple 芯片的 Mac M5 Pro — MacBook Pro、Mac mini Qwen3 14B 在 Twoody 中一键安装 其他:Phi-4 14B、Ministral 3 14B 每秒 22–32 个 token Qwen3.5 9B(7.4 GB)

32 GB 内存

搭载 Apple 芯片的 Mac M6 — Mac mini Qwen3.6 35B-A3B 在 Twoody 中一键安装 其他:Gemma 4 31B、Qwen3 30B-A3B Instruct 2507 每秒 41–73 个 token Qwen3.5 9B(7.9 GB)
没有显卡的 PC DDR5 内存 Qwen3.6 35B-A3B 在 Twoody 中一键安装 其他:Qwen3.6 35B-A3B (4 bits)、Qwen3 30B-A3B Instruct 2507 每秒 18–31 个 token Qwen3.5 9B(7.9 GB)

48 GB 内存

搭载 Apple 芯片的 Mac M5 Max — MacBook Pro、Mac Studio Qwen3.6 35B-A3B 在 Twoody 中一键安装 其他:Qwen3.6 35B-A3B (4 bits)、Qwen3.5 35B-A3B 每秒 100+ 个 token Qwen3.5 9B(7.9 GB)

64 GB 内存

搭载 Apple 芯片的 Mac M5 Max — MacBook Pro、Mac Studio Qwen3-Next 80B-A3B 不在 Twoody 的目录中 其他:Llama 3.3 70B、Qwen3.6 35B-A3B 每秒 98–196 个 token Qwen3.5 9B(7.9 GB)
没有显卡的 PC DDR5 内存 Qwen3-Next 80B-A3B 不在 Twoody 的目录中 其他:Qwen3.6 35B-A3B、Qwen3.6 35B-A3B (4 bits) 每秒 13–23 个 token Qwen3.5 9B(7.9 GB)

128 GB 内存

搭载 Apple 芯片的 Mac M5 Max — MacBook Pro、Mac Studio Qwen3.5 122B-A10B 不在 Twoody 的目录中 其他:Mistral Small 4 119B*、Qwen3-Next 80B-A3B* 每秒 36–73 个 token Qwen3.5 9B(7.9 GB)
没有显卡的 PC DDR5 内存 Mistral Small 4 119B 不在 Twoody 的目录中 其他:Qwen3-Next 80B-A3B*、Qwen3.6 35B-A3B 每秒 6.7–12 个 token Qwen3.5 9B(7.9 GB)

256 GB 内存

搭载 Apple 芯片的 Mac M5 Ultra — Mac Studio Qwen3 235B-A22B Instruct 2507 不在 Twoody 的目录中 其他:Qwen3.5 122B-A10B*、Mistral Small 4 119B* 每秒 28–50 个 token Qwen3.5 9B(7.9 GB)

512 GB 内存

搭载 Apple 芯片的 Mac M5 Ultra — Mac Studio Qwen3 235B-A22B Instruct 2507 不在 Twoody 的目录中 其他:Qwen3.5 122B-A10B*、Mistral Small 4 119B* 每秒 28–50 个 token Qwen3.5 9B(7.9 GB)

* 不在 Twoody 的目录中;其他模型可一键安装。

“能流畅运行的最强模型”:能宽裕地装进这些内存、并且至少以你的阅读速度(每秒 5 个 token)生成文字的最强模型。Mac 一行是第一款配备这么多内存的 Apple 芯片 Mac,芯片名称写在下方;PC 一行是用处理器运行模型、配备 DDR5 内存的 PC。“Twoody 默认推荐”:应用在这里首先安装的模型,以及它需要的内存。

速度为估算值,并非用 Twoody 实测,依据 llama.cpp 公开基准测试计算。数据核对于 2026年10月16日。

在 Mac 上

Mac 的内存由处理器和图形芯片共用,其中大部分可以给图形芯片使用:内存越大,能运行的模型就越大,而且这些内存读取得很快。

在没有显卡的 PC 上

模型在处理器上运行,而处理器读取内存较慢:同样的内存,PC 生成得比 Mac 慢,能跟上你阅读速度的最强模型也更小。DDR5 内存比 DDR4 生成得更快;集成显卡会改变速度,计算器可以按你的处理器给出数值。

有显卡时

在装有显卡的 PC 上,由显卡的显存(VRAM)决定:能装进显存的模型比在处理器上快得多,装不下的模型会慢很多。NVIDIA 和 AMD 显卡的页面逐一列出每块显卡能装下的最强模型。

关于在本地运行大模型的问题

8 GB 内存最适合哪个本地大模型?

8 GB 内存下能流畅运行的最强模型,在搭载 Apple 芯片的 Mac 上是 Qwen3.5 4B(A18 Pro 芯片上每秒 9.9–18 个 token),在配备 DDR5 内存、没有显卡的 PC 上是 Qwen3.5 0.8B(每秒 34–103 个 token)。两者都可从 Twoody 的目录一键安装。Twoody 在两者上默认推荐的都是 Qwen3.5 4B,在这里需要 4 GB 内存:这是 Twoody 用自己的记忆、工具和你的文档测量过的模型之一。

16 GB 内存该用哪个本地大模型?

16 GB 内存下能流畅运行的最强模型,在搭载 Apple 芯片的 Mac 上是 Gemma 4 12B(M6 芯片上每秒 12–22 个 token),在配备 DDR5 内存、没有显卡的 PC 上是 GLM-4.6V Flash(每秒 5.4–9.7 个 token)。两者都可从 Twoody 的目录一键安装。Twoody 默认推荐:这台 Mac 上是 Qwen3.5 9B(需要 7.4 GB 内存),这台 PC 上是 Qwen3.5 4B(4.4 GB):都是 Twoody 用自己的记忆、工具和你的文档测量过的模型。

32 GB 内存能运行什么?

32 GB 内存下能流畅运行的最强模型,在搭载 Apple 芯片的 Mac 和没有显卡的 PC 上都是 Qwen3.6 35B-A3B:在搭载 M6 芯片的 Mac 上每秒 41–73 个 token,在配备 DDR5 内存的 PC 上每秒 18–31 个 token。它可从 Twoody 的目录一键安装。Twoody 在两者上默认推荐的都是 Qwen3.5 9B,在这里需要 7.9 GB 内存:这是 Twoody 用自己的记忆、工具和你的文档测量过的模型之一。

64 GB 内存适合哪个大模型?

64 GB 内存下能流畅运行的最强模型,在搭载 Apple 芯片的 Mac 和没有显卡的 PC 上都是 Qwen3-Next 80B-A3B:在搭载 M5 Max 芯片的 Mac 上每秒 98–196 个 token,在配备 DDR5 内存的 PC 上每秒 13–23 个 token。它不在 Twoody 的目录中。Twoody 在两者上默认推荐的都是 Qwen3.5 9B,在这里需要 7.9 GB 内存:这是 Twoody 用自己的记忆、工具和你的文档测量过的模型之一。

内存和显存,哪个更重要?

在 Mac 上,处理器和图形芯片共用同一块内存,看的就是它。在装有显卡的 PC 上,由显卡的显存(VRAM)决定哪些模型跑得快;比显存大的模型会溢出到电脑内存,速度大幅下降。没有显卡时由电脑内存决定,速度取决于处理器。

内存越大,模型就越快吗?

不是。内存决定能装下哪些模型,而不是生成得多快。速度取决于读取内存的速度,也就是内存带宽:所以同一个模型,在 Pro、Max、Ultra 芯片或显卡上生成得更快。

在向所有人开放之前,抢先试用 Twoody。

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