首頁蘋果公司與LM工作室攜手，透過四座Mac工作室部署大規模本地大型語言模型
在近期舉辦的 WWDC2026 活動上，LM Studio 與蘋果公司共同展示了一項具有突破性的技術演示。在本次演示中，他們僅透過將四臺 Mac Studio 連線成叢集，便成功執行了 Moonshot 公司擁有 1 萬億引數的大型模型 Kimi K2.6。這一成就打破了長期以來“擁有萬億級引數的模型必然需要基於雲端的 GPU 叢集”的固有觀念，證明了消費級硬體同樣能夠實現先進的 AI 計算能力。
Kimi K2.6 的總引數量為 1 萬億，採用了 MoE 架構，可在任意時刻啟用 320 億個引數。該模型支援長上下文處理、多模態輸入處理以及基於智慧體的任務執行功能。在演示中，四臺 Mac Studio 透過蘋果公司的記憶體共享與互連技術連線在一起，形成了一個擁有約 1.5TB 統一記憶體的叢集，足以滿足該大型模型的推理需求。此前的開發者測試顯示，在類似的配置條件下，Kimi K2.6 的文字生成速度約為每秒 28 個標記，且其能耗遠低於傳統的基於 GPU 的解決方案。
當透過 iPhone 直接連線到本地叢集時，所有資料均完全保留在使用者的裝置內部
此次演示的另一個亮點是 LM Studio 開發的 LM Link 遠端訪問功能。使用者可以透過自己的 MacBook Neo 或 iPhone 安全地遠端連線至 Mac Studio 叢集，實時與正在執行的模型進行互動，所有的資料處理與通訊都在本地完成，無需透過雲端傳輸資料。
LM Link 已被整合到 LM Studio 的 Mac 應用程式以及 Locally AI 的 iOS 應用程式中，能夠提供端到端加密的連線方式。這樣的設定使得使用者即便在效能較低的裝置上，也能隨時呼叫叢集級的 AI 計算能力，同時無需擔心隱私洩露問題。結合蘋果公司的 Thunderbolt 5 RDMA 技術以及其他多裝置記憶體共享方案，整個生態系統正在快速構建一個用於本地部署人工智慧的無縫框架。
此次合作傳遞了一個明確的訊號：在本地部署萬億引數級的大型模型已不再是僅限於實驗室的理論概念，而是一種開發者可以在自身工作環境中實現的可行方案。隨著蘋果公司不斷推進其硬體互連功能，消費級裝置處理大規模 AI 推理的能力預計還將進一步提升。
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評論 (1)
0/500
![NicholasYoung]()
Mac Studio 4台で10兆パラメータのKimi K2.6が動くなんて、ローカルLLMの未来は本当に近づいてきたな。AppleとLM Studioの連携は素晴らしいけど、正直なところ、個人が4台も揃えるのは現実的じゃないよね。でも、開発者向けには革命的な進歩だと思う。セキュリティ面での安心感も大きいし、今後の普及に期待大！🚀💻 #WWDC2026 #LocalLLM
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