Frankcox

@meteora0tkvo 有点好奇，像请教下你是怎么处理 todolist 的，你会给 todo task 分类吗？如果分类是按照日期，项目分类？如果不分类，你如何处理许多的 todo task ，不同的 todo task 重要级 deadline 不同

@Need4more 我知道一个做文生图 lora 训练框架的开发者，因为打标 prompt 涉及萝莉等词语，开发过程中直接被 codex 封号，申诉也无效，这就是云端的问题。

另外，如果你完全不考虑隐私安全敏感内容，只考虑性价比和能力，那肯定是云端强啊，fable 5 ，gpt-5.6 这些顶尖模型压根就不开源，你哪怕弄了个 1T 内存的 mac 也只能跑次等的 deepseek glm 等量化后的模型。

所以这个问题本来就算不上问题，买 mac 跑本地模型的人压根就不会用到需要 fable 5 ，gpt-5.6 sol 极高，性能的模型，人家就是跑一些低等模型，你可以多去 reddit localllm 等逛逛，你就知道 qwen 3.8 27B 这种体量的模型已经是最受欢迎的了。deepseek 这种大型的模型都没几个人步数。

最后，你可能低估了小尺寸模型的能力（我 4070 一直跑 qwen3.6 35B a3b ，这个模型已经能满足我日常 70 ％的任务），严重低估了人们对无审核模型的需求（我知道几个搞 ai 色 q 的已经财富自由了）

你把两个问题混杂了。你说的成本问题是云端 vs 本地，而不是 mac 跑 AI 是否是最佳选择（相比于 Linux/Windows + Nvidia 显卡)。


第一个问题算是日常问题了，你要只看经济成本云端自然有优势，但是本地模型配合 huggingface 的各种 jailbreak 破限，能提供完全无审核的内容，R-18,R-18G,极端内容等等。这对一些人来说就是刚需，更不用提其他对隐私安全有要求的企业人员。
另外，很多任务并不需要很大很强的模型，不是所有人都要用 AI 作为 code agent 跑一堆高难任务超大上下文。我现在做文生图的 prompt 扩写，图像反推等都是用 qwen3.5-9B 的模型就能跑，效果还很不错。

第二个问题，mac 称为本地 LLM 的最佳选择是因为 UMA 统一内存架构，Mac 内存价格是金子，那 Nvidia 显存的价格则是振金，而本地跑 LLM 的一个很大问题就是能不能把模型全塞到显存里。所以这么一看 Mac 相比于买显卡拼集群，反而是一个比较有性价比的选择。

我觉得吧，AI 生图这种，官方已经提供足够的支持了，你本身也是调他们的服务。普通人开个 plus 偶尔跑跑就够了。对于付费用户，要么干正经活，电商之类的，这种除非你能提供比官方更便宜的服务，否则人家不可能来付费用。要么干不正经活，这种灰色黄色地带，gpt-image-2 根本做不了，你肉身在国内也不敢弄哪些 krea2 等自建服务。所以我一直不清楚这种服务的定位。。。

你当程序员或多或少会有 ssh 到一些啥都没有的服务器上，想要编辑个脚本要么 vi ，要么 vim

@rpish r/China 是一群纯键政魔怔人 sub ，这个应该去 r/AskChinese r/Chinalife 之类的

我之前是用父 page 作为文件夹，在父 page 中创建子 page 的入口，然后用 database 作为看板入口。

@ykrank 白左一开始的意思不是你说的，指的就是白人左派，比如寒春阳早杨和平这种亲老中的白人左翼。发明这个词的是极右翼满洲国大皇帝李硕。。。

你要是有个显存 16G 以上的显卡，可以本地跑个 qwen3.5-35b-a3b 之类的开源权重模型，用 llama.cpp 跑，只要交个电费就行，还不会有被审核的问题。