我有一台配备16GB内存的MacBook M4 Pro，所以我列出了应该能在上面运行的最佳模型。为了达到最高效率，我将在无图形用户界面（GUI）的情况下使用llama.cpp，但即便如此，其中一些量化模型可能仍然太大，没有足够空间用于推理令牌和一些上下文信息，我也不太确定，毕竟我是个新手。
根据我的研究，以下是适用于16GB内存以下的最佳模型和量化配置，但我是新手，还没有测试过这些：
最佳推理模型：
Qwen3 32B （IQ3_XXS 12.8GB）
Qwen3 30B A3B Thinking 2507 （IQ3_XS 12.7GB）
Qwen 14B （Q6_K_L 12.50GB）
gpt oss 20b （12GB）
Phi 4 reasoning plus （Q6_K_L 12.3GB）
最佳非推理模型：
gemma 3 27b （IQ4_XS 14.77GB）
Mistral Small 3.2 24B Instruct 2506 （Q4_K_L 14.83GB）
gemma 3 12b （Q8_0 12.5GB）
我的使用场景：
准确总结会议记录。
通过删除机密信息，同时保持其他内容不变，创建文档的匿名/审查版本。
询问在没有网络的场景（如露营）下的生存问题。我觉得medgemma 27b text在这种场景下会很不错。
比起速度，我更看重准确性和智能性。就我的使用场景而言，我的列表和量化配置怎么样？我有没有遗漏什么模型或者有什么错误？对于在16GB内存的MacBook M4 Pro上使用llama.cpp以获得最佳性能，有什么建议吗？ |
微信登陆 
