M6 芯片的本地 AI 实测数据来了，纠结买多大内存的人，先看这组数字再下单。同一颗芯片的 Mac mini M6 上，Qwen3.5-9B 读取 prompt 能到 742 token/s，是 M4 的 3.5 倍，首字延迟只有 0.7 秒，日常对话体感已经很跟手。
真正拉开差距的是模型结构。混合专家模型最划算：Qwen3.6-35B-A3B 能跑到 63-69 token/s，而参数量更小的稠密 27B 模型反而只有 11-12 token/s。只看参数大小选模型，很容易选错。
内存才是硬门槛。16GB 版本装上浏览器和日常应用后，留给模型的空间只够约 12B 级；想顺畅玩 30B 级，24GB 起步才稳。11 月 6 日发售，内存焊死在芯片里，之后没法加，所以买之前先定好你要跑的模型，再定内存，别先买了再后悔。
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