作者分享了使用英伟达RTX Spark笔记本（华硕ProArt创16，128G统一内存+1T，售价37999元）一周的深度体验。该设备结合了大内存与CUDA生态，解决了本地跑大模型要么选Mac要么受显卡显存限制的痛点。作者演示了通过WorkBuddy部署各类本地模型，包括Qwen3.8-27B大语言模型、图像生成、视频生成、OCR、ASR、TTS等，并打包成一个专家应用方便开箱即用。文章还讨论了AI全天候工作带来的成本问题，认为本地算力是实现Token自由、摆脱API费用束缚的关键方案。
文章针对 Apple 新发布的 M6 Mac mini 与 M5 Mac Studio 系列，系统讲解如何为本地运行大模型选择合适配置。作者提出三笔账：内存容量决定模型能否装下、内存带宽决定生成速度、算力决定提示词处理和训练能力。给出 4 位量化模型内存估算公式和生成速度理论公式，并提供四档选购建议：24-32GB 跑 8B-14B、64GB 跑 32B、128GB 跑 70B、256-512GB 跑 200B 以上或 671B MoE。最后指出数据保密、高频调用、离线需求才是为本地模型购买大内存 Mac 的真正理由。
文章对比了两款桌面跑大模型的设备：英伟达 DGX Spark（国行3.5万）与搭载 AMD Ryzen AI Max+ 395 的小主机（近2万）。两者均采用统一内存架构、128GB 内存，可装下 70B 级模型。核心结论：出字速度受内存带宽限制，两台几乎一样；读题（预填充）速度 Spark 快五到六倍，资料越长优势越大。文章还分析了各自优缺点、CUDA 生态、双机集群跑 DeepSeek-V4 的玩法及真实翻车案例。
