Coding, Agents, Multimodal · Q4_K_M。预计加载 3.5 GB，质量评分 83/100。
ollama run qwen3.5:4b24.5估算 tok/s
0.9s估算首字
37%内存余量
Mac mini M1 · 8GB · 综合使用 · 模型估算
Mac mini M1 · 8GB 的日常问答、写作与综合任务推荐
针对兼顾中文问答、写作、知识整理与轻量推理，平衡模式首选 Qwen3.5 4B Instruct。32 个本地模型达到当前引擎的舒适运行门槛，前十名按内存适配、质量、速度和任务标签综合排序。
平衡首选
Qwen3.5 4B Instruct
24.5 tok/s 估算 · 3.5 GB
速度优先
Gemma 4 E4B
21.8 tok/s 估算 · 4 GB
质量优先
Qwen3.5 4B Instruct
质量评分 83/100 · 3.5 GB
候选清单
按当前硬件重新计算的前十名
所有速度和首字延迟都标为“模型估算”；命令只在数据源提供明确 Ollama 标识时显示。
On-device, Mobile, Chat · Q4_K_M。预计加载 4 GB，质量评分 78/100。
ollama run gemma4:e4b21.8估算 tok/s
0.9s估算首字
29%内存余量
24.5估算 tok/s
0.9s估算首字
37%内存余量
25.8估算 tok/s
0.8s估算首字
43%内存余量
Coding, Agents, Multimodal · Q8_0。预计加载 4.3 GB，质量评分 85/100。
ollama run qwen3.5:4b-q8_013.4估算 tok/s
1.2s估算首字
23%内存余量
On-device agents, tool calling, multilingual chat · Q4_K_M。预计加载 5.5 GB，质量评分 84/100。
ollama run lfm2.5:8b-a1b-q4_K_M25.5估算 tok/s
0.8s估算首字
2%内存余量
25.8估算 tok/s
0.8s估算首字
43%内存余量
Agentic coding on small machines · Q4_K_M。预计加载 5.6 GB，质量评分 88/100。
ollama run ornith:9b9.8估算 tok/s
1.5s估算首字
0%内存余量
Chat, Coding · Q8_0。预计加载 3.9 GB，质量评分 74/100。
ollama run gemma3:4b-it-q8_013.4估算 tok/s
1.2s估算首字
30%内存余量
IoT, Mobile, Edge · Q8_0。预计加载 4.6 GB，质量评分 70/100。
ollama run gemma4:e2b-it-q8_023.3估算 tok/s
0.9s估算首字
18%内存余量
如何使用这份结果
先从平衡首选开始。如果响应太慢，切换到速度优先模型；如果输出质量不足且内存仍有余量，再尝试质量优先模型。Mac Mini 的持续散热相对稳定，但后台应用仍会占用统一内存。
不要把参数量当成唯一标准。 同一参数量在不同量化、上下文长度和运行时下，实际内存与速度都会变化。购买硬件前，请对目标模型进行本机或同配置实测。