入门Mac / 苹果 7 分钟阅读

M1 / M2 Mac 8GB：Ollama 真实能力边界

统一内存与 macOS 共享 — 入门 MacBook 不触发 swap 的情况下能跑什么。

已验证技术栈

M1/M2 8GB · Ollama Metal · 3B Q4 或 7B Q2/Q3 · 上下文 ≤2K · 先关浏览器

最近验证 2026-07-22

M1M28GB RAMOllamaMetal

内存预算

macOS 和常用应用占 3–4GB，8GB Mac 仅剩约 4GB 给模型。建议 3B Q4 或 7B Q2/Q3 + 短上下文，加载 7B 前关闭浏览器。

text
M1 8GB safe picks:
  llama3.2:3b       → smooth chat
  qwen2.5:3b        → good Chinese
  phi3.5:mini       → fast responses

Avoid on 8GB:
  llama3.1:8b @ Q4  → swap thrashing
  any 14B+ model

Ollama 设置

设置 OLLAMA_NUM_PARALLEL=1，8GB 机器上下文保持 2048。在活动监视器观察内存压力。

bash
export OLLAMA_NUM_PARALLEL=1
export OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=1
ollama pull llama3.2:3b
ollama run llama3.2:3b

相关指南

入门Mac / 苹果6 分钟阅读

Mac M3 Max：本地大模型终极配置

用 Ollama 榨干苹果芯片性能，运行多个模型，搭建 OpenAI 兼容 API，调优 Metal GPU 层数。

入门Mac / 苹果6 分钟阅读

Mac M3 Pro：实际模型运行极限

18GB 或 36GB 统一内存下，Ollama 和 llama.cpp 实际能跑什么。

入门Docker5 分钟阅读

Docker Compose LLM 全家桶：Ollama + Open WebUI

一键部署的 Docker Compose 方案，给你一个本地 ChatGPT 体验。

部署指南仅供学习参考。每个模型均有独立许可协议 — 下载或部署前请阅读 Hugging Face 官方模型卡。