嘿，兄弟。你现在用的是 M4 版的 MacBook Pro，内存有 128GB，这配置相当顶了！你之前跑 llama 3.3 的 Q6 量化版，现在换到了 ossgpt 120B 的 F16 版本，主要是因为它对内存更友好，而且你还能同时跑几个小一点的本地大模型，这个思路挺对的。
不过你说 Qwen3 太大、太吃资源，确实，Qwen330B 或更大的版本哪怕量化了也挺吃力，尤其在本地多任务并行的时候。那咱们就找点更轻量但能力又不弱的替代品，给你几个建议：
1. Llama 3 系列（推荐 8B 或 70B 量化版）
虽然你之前用过，但可以试试最新的 Llama 3.1 或 3.2 的 8B 模型，比如通过 llama.cpp 做 Q4_K_M 或 Q5_K_S 量化，性能不错，内存占用低，响应快，特别适合文档分析这类任务。而且社区支持好，工具链成熟。
2. Phi3 系列（微软出品，强烈推荐）
尤其是 Phi3mini 或 Phi3medium，专为设备端优化，体积小、推理快，在 M4 芯片上表现非常亮眼。Mini 版才 3.8B，但能力接近 7B 的模型，特别适合日常文档处理 + 轻量推理，还能留出内存跑别的模型。
3. Mistral 新模型：Mistral Small / Mixtral 8x7B（量化后）
Mistral Small 是他们新出的小模型，专为效率设计；Mixtral 8x7B 虽然是“稀疏模型”，但量化到 Q4 后在 128G 的 M4 上也能稳跑，性能比 llama 8B 更强一点，适合复杂文档理解。
4. Ollama + 兼容模型生态
你要是用 Ollama，可以直接 pull 比如：
`llama3:8binstructq5_K_M`
`phi3:medium128k`（中等大小，适合长文本）
`mistralsmall:latest`
这些都能在你的机器上流畅运行，还支持上下文扩展和函数调用。
总结一下：
如果你追求极致效率+省内存，优先试 Phi3；
如果要平衡性能和通用性，Llama 3 8B 量化版最稳；
想挑战更强一点的，Mixtral 8x7B Q4 量化也可以考虑，毕竟你有 128G 内存，多开也不是问题。
顺便说一句，ossgpt 120B F16 能跑起来也是真猛人……但长期来看，本地组合拳（一个主力 + 几个小弟）才是王道。欢迎继续交流你实测的结果哈～
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