Unverified60% confidenceBenchmarkExact time
llama.cpp的GGUF格式4-bit量化版本使Llama 3.1 70B模型可在配备64GB统一内存的Apple M2 Ultra上运行，推理速度约20-30 tokens/秒
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60%
Confidence
Medium-term (~90 days)
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7/16/2026
First Seen
Valid until: 10/14/2026
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Related Claims
UnverifiedApple M2/M3 芯片采用统一内存架构（UMA），llama.cpp 通过 Metal API 可达到约 30-50 tokens/秒的 7B 模型推理速度80% similarUnverifiedllama.cpp项目针对Apple Silicon做了优化，使得在24GB统一内存的Mac上流畅运行7B甚至13B的量化模型成为现实78% similarVerified配备192GB统一内存的Mac Studio M4 Ultra理论上可以运行完整的70B甚至更大参数的模型77% similarVerified在M5 Ultra的1.2TB/s带宽下，100GB量化模型理论速度约12 token/s，200GB约6 token/s，300GB约4 token/s76% similarVerified一台配备 16GB 内存的普通 Mac 借助 GGUF 量化格式可流畅运行 7B 至 13B 参数的模型75% similar
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