TL;DR: 实测配备 48GB 内存的 M4 Pro 运行本地 Qwen 2.5 14B（4bit），通过 LM Studio 使用 Apple 原生的 MLX 框架相比常规的 GGUF 格式约有 15% 的性能提升。但对于参数量 32B 及以上的模型，单机推理速度仍稍显吃力。对于日常开发探索，48GB 大内存赋予了更高的天花板。
选购考量：为何升级至 48GB 内存的 M4 Pro
今年搭载 M4 Pro 芯片的 MacBook Pro 在众多视频评测中展现了许多亮点。相较于上一代的 M3 Pro 产品，这次升级更为显著。其中屏幕亮度提升到 SDR 1000 尼特，HDR 1600 尼特。接口全面升级为雷雳 5（Thunderbolt 5），当然，这也是个“战未来”的配置升级。
作为一名长期使用 M1 MacBook Pro 的用户，这台老设备的 CPU 性能对我来说其实绰绰有余，唯一的痛点是内存太小了。我经常在活动监视器中看到内存压力显示为黄色，这让我感到有些焦虑。设备使用起来其实没有明显的卡顿感，只是这次 M4 的性能提升同时碰到了国补，让我萌生了升级的念头。
对比配置后发现，配备 24GB 内存的 M4 Pro MacBook Pro 售价为 16999 元，只比配备同等 24GB 内存的 M4 基础版贵 1000 元。在这微小的差价内，处理器、图形处理能力（GPU）和内存带宽等方面均有显著提升，这使得升级至 M4 Pro 版极具性价比。然而，我也发现国补的“M4 Pro 丐版”并不好抢。兜兜转转等了很久，我最终未能享受到国家补贴的优惠，而是直接在苹果的授权经销商处购买了一台内存定制升级至 48GB 的 M4 Pro 机器。
为何要选择 48G 内存呢？
- 浏览器重度使用习惯：我的 Chrome 标签页一般是等到实在放不下了才会去整理关闭。
- 探索本地大模型（LLM）部署：这是促使我加满内存的决定性因素。尽管当前环境下直接调用网络云端 API 可能更为高效，但 AI 模型的发展速度实在太快，我想亲自尝试在本地运行它们。例如，现在可以免费调用的开源模型 Qwen 2.5 7B，在能力上已经基本接近去年 OpenAI 的 GPT-3.5 Turbo。
只是没想到，这台笔记本电脑的内存配置突然成为了家中最高的计算节点。相比之下，我家里的 HomeLab 服务器（HP ProLiant MicroServer Gen10 Plus）也只有 32GB 的内存。
本地 LLM 实测：MLX vs GGUF 性能对比
为了测试这台 M4 Pro 在 AI 推理上的潜力，我选择了跨平台的本地大模型运行工具 LM Studio。
通过官方更新文档了解到，0.3.4 版本的 LM Studio 专门为 MLX 格式（Apple 专为自家芯片优化的开源机器学习框架）进行了标注和模型筛选。从理论设计上看，MLX 架构在苹果芯片设备上的底层调用效率应优于通用的 GGUF 格式。
为了验证这一点，我下载了 Qwen 2.5 14B（4bit 量化） 版本进行了推理对比。
实测结果分析
- 生成速率提升有限：实测发现，加载使用 MLX 格式的模型，其 token 生成速度相比 GGUF 格式确实带来了 约 15% 左右的轻微性能提升。但在日常聊天的真实体感中，由于推理速度本身较快，这种 15% 的增幅感知并不十分显著。
- NPU 利用率疑问：此外，在整个推理过程中，即便使用了专门优化的 MLX 框架，我通过系统监控工具（如
asitop）也几乎未能观察到 M4 Pro 内置的 神经引擎（NPU）高度参与运算。依然主要依赖 GPU 和 CPU 矩阵。
进一步针对更大规模的模型进行压力测试：对于参数量达到 32B 级别及以上的大模型，即便在拥有较高显存带宽的 M4 Pro 上运行，每秒生成的 token 数量也变得不太令人满意。这类超大参数模型在移动端芯片上的性能表现，距离丝滑的日常全天候辅助场景仍有距离。
结论与展望
总体而言，经过对本地大模型的初步体验，我发现 M4 Pro 相比之前的产品确实有显著提升，但并未给我带来如同当年初见 M1 MacBook Pro 时那种“跨时代”的突破性惊喜（特别是在 AI 本地推理的直观体感上）。
然而，不可否认的是，这高达 48GB 统一内存的超高配置，给了我一台随时随地部署各类开源模型测试的“移动机房”。未来随着 MLX 框架生态的进一步成熟，也许这些闲置算力能发挥出更大的探索价值，或许这才是此次升级最大的长远意义所在。