这个问题问到点子上了 👍
Mac mini 能跑什么模型，核心只看三样：芯片型号 / 内存 / 用什么推理方式。
我直接给你一份 实测导向 + 不忽悠版 的答案。
Mac mini 能跑什么大模型（2026 实战版）
先说结论一句话版：
Mac mini 非常适合 7B～14B 量化模型，跑 32B 及以上基本不现实（除非极端阉割）。
下面展开讲。
一、先按 Mac mini 型号分级（最重要）
① Mac mini M1 / M2（最常见）
| 配置 | 结论 |
|---|---|
| 8GB 内存 | ⚠️ 勉强能跑 7B 量化 |
| 16GB 内存 | ✅ 7B 稳定，14B 可用 |
| GPU 核心 | Apple GPU（统一内存） |
| 推荐指数 | ⭐⭐⭐⭐ |
👉 16GB 是分水岭
👉 8GB 不推荐折腾大模型（会卡、会 swap）
② Mac mini M2 Pro（性能怪）
| 配置 | 结论 |
|---|---|
| 16GB | ✅ 14B 非常稳 |
| 32GB | 🚀 可跑 32B（Q4 / Q5） |
| GPU | 更强 |
| 推荐指数 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
👉 如果你真想在 Mac mini 上玩 AI，M2 Pro + 32GB 是天花板
二、能跑哪些模型？（按尺寸）
✅ 7B 级（最友好）
几乎所有 Mac mini 都能跑
推荐模型：
llama3:8bqwen2.5:7bmistral:7bphi-3:mini
体验：
- 中文 OK（qwen 更好）
- 推理速度快
- 适合：聊天 / 代码 / RAG
👉 首选级别
✅ 14B 级（甜点区）
| 内存 | 是否推荐 |
|---|---|
| 8GB | ❌ |
| 16GB | ⚠️ 可跑（Q4） |
| 32GB | ✅ 非常稳 |
推荐模型：
qwen2.5:14bdeepseek-coder:16bllama3:70b❌（太大）
👉 Mac mini 的黄金上限区间
⚠️ 32B 级（挑战区）
仅限：
- M2 Pro
- 32GB 内存
- 强制量化（Q4）
可能模型：
qwen2.5:32byi:34b
体验：
- 首 token 慢
- 上下文不能太长
- 风扇起飞（如果有）
👉 能跑 ≠ 好用
❌ 70B 及以上
| 结论 |
|---|
| ❌ 不现实 |
| ❌ 推理极慢 |
| ❌ 内存直接爆 |
👉 别折腾，直接云端 / GPU 服务器
三、用什么工具跑？（Mac mini 最优解）
🥇 Ollama（首选）
brew install ollama
ollama pull qwen2.5:7b
ollama run qwen2.5:7b
优点：
- 原生支持 Apple Silicon
- 自动 Metal 加速
- 简单稳定
👉 90% 用户直接用它
🥈 LM Studio（GUI）
- 图形界面
- 点几下就能跑
- 新手友好
缺点：
- 不适合自动化
- 服务化不如 Ollama
🥉 llama.cpp（极客）
./main -m model.gguf
优点：
- 性能天花板
- 参数可控
缺点：
- 门槛高
四、量化（不懂这个=白跑）
Mac mini 必须用 量化模型（GGUF）：
| 量化 | 建议 |
|---|---|
| Q4_K_M | ⭐⭐⭐⭐（平衡） |
| Q5 | ⭐⭐⭐（更准） |
| Q8 | ❌ 吃内存 |
👉 Q4 是 Mac mini 的生命线
五、真实推荐组合（照抄不翻车）
🔹 8GB 用户（谨慎）
phi-3:mini
qwen2.5:3b
🔹 16GB 用户（最常见）
qwen2.5:7b ⭐⭐⭐⭐⭐
llama3:8b
deepseek-coder:6.7b
🔹 32GB 用户（上限玩法）
qwen2.5:14b
deepseek-coder:16b
yi:34b (Q4)
六、Mac mini 跑模型的真实定位
✅ 适合：
- 本地私有 AI
- 知识库（MaxKB / RAG）
- 写代码 / 文案
- 学习 / 研究
❌ 不适合：
- 训练模型
- 超大模型
- 高并发 API 服务
七、一句话总结
Mac mini 是“性价比最高的本地推理机”，
但不是“大模型服务器”。
如果你愿意，我可以 按你真实配置 给你一份 “专属模型清单”：
你只要告诉我：
1️⃣ Mac mini 型号（M1 / M2 / M2 Pro）
2️⃣ 内存（8 / 16 / 32GB）
3️⃣ 用途（聊天 / 编程 / 知识库 / 自动化）
我直接给你 不踩坑方案。
