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赵逍遥Xavier5天前
Google最强开源Gemma4，一键部署指南！【小白必会】 #ai新星计划 #人工智能 #谷歌 #教程 #本地部署
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YZZ1周前
Gemma 4 26B 我先替大家本地跑了一遍~ 结论先放前面：真的快！ 因为是MoE A4B 架构，每次启动只会加载4B的模型，所以装之前我知道应该比较快，但装完测试没想到这么快，而且还是多模态，有点东西的。 这次视频里我主要测了 3 件事。 第一件事是响应速度。 这个不用多解释，大家看画面基本就能感受到。对本地模型来说，快不快，几乎直接决定了你后面还愿不愿意继续用。 第二件事是逻辑理解。 我拿一个经典陷阱题去试它：1+1=3 为什么成立。 这个问题测的不是算术，而是它能不能理解提问背后的语境。结果看下来，它不是那种很机械的回答方式，而是会顺着问题去找成立条件，这一点加分。 第三件事是图片识别。 着重测了它的多模态能力。现在很多模型都在讲自己支持图像，但“支持”和“真能用”之间差别很大。Gemma 4 26B 至少说明了一点：它不只是个聊天模型，图片理解这块能力是真的能打的。 先发这条，给大家看第一轮真实体验，我后面还会继续测 31B，也会接进 OpenClaw 看看工具调用和多步骤任务表现怎么样。 #gemma4 #google #本地部署 #开源模型 #OpenClaw
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AI信息差1周前
Ollama本地部署 Gemma 4 实操指南 涵盖从硬件选择、安装配置到多模态调用及避坑指南，让你的电脑快速跑起Gemma 4。#Gemma4 #Ollama #本地大模型 #AI部署 #多模态
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根谷6天前
OpenClaw + Gemma4全新本地模型体验来了 #OPENCLAW #Gemma4
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木子不写代码4天前
手机能跑+强到离谱？！Google 开源 Gemma 4 大家好！本期视频带你实测谷歌最新发布的 Gemma 4 开源模型系列。 我们不仅在云端对比了其 31B 旗舰版本与 Gemini 3、DeepSeek V3.2 的编程与文案能力，还把 4B 小模型跑在了本地电脑与同级别Qwen对比，并在手机上进行了测试。 #ai新星计划 #gemma #gemma4 #开源模型 #deepseek
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小布大叔1周前
笔记本部署Gemma4免费养“大龙虾”可行么？ Gemma4本地大模型发布啦！你的笔记本部署本地大模型免费养“大龙虾”可行么？ 今天 AI 圈最大的新闻，就是谷歌正式发布了本地开源大模型 Gemma 4，包含了 E2B、E4B、26B、32B多个参数版本。 众所周知，养大龙虾这种需要高频调用、实时反馈的智能体，Token 的输出速度就是生命线。 如果半天憋不出一个字，那不叫智能体，那叫“智障体”。 为了回答这个问题，我拿手头的两台主流配置的轻薄笔记本，用 Ollama本地部署大模型，做一次真机测试。 不吹不黑，我们直接用数据说话。 为了尽量还原大家的日常使用场景，我选了一台 Mac 笔记本和一台 Windows 笔记本，都是目前大家最常用的笔记本型号。其中苹果笔记本为MacBook Air M4 芯片，配置了16GB 统一内存和 1TB硬盘。而Windows笔记本为联想小新Pro 14 GT ，配置了酷睿 Ultra 5 CPU，以及 32GB 大内存和1TB 硬盘，笔记本为核显，没有独立显卡。 让我们来看看最终的核心数据，也就是Token 输出速度： 1. 谷歌的中量级模型Gemma 4 E4B MacBook的Token输出速度为21.25 tokens/s； Windows笔记本的Token输出速度为12.64tokens/s； 在小尺寸大模型中，苹果笔记本凭借统一内存架构，速度几乎快了一倍，是绝对的王者。 2. DeepSeek R1 8B MacBook的Token输出速度为16.74 tokens/s Windows笔记本的Token输出速度为7.8 tokens/s 3. 阿里的Qwen 3.5 9B M4芯片的MacBook Air的Token输出速度为8.8 tokens/s 而Windows笔记本的Token输出速度为5.9 tokens/s 低于 10 tokens/s 的模型体验非常糟糕，不建议在此配置下使用。 4. 谷歌Gemma4：26B的重量级模型 MacBook Air 笔记本显存直接爆掉，完全无法运行。 而Windows 联想小新笔记本的Token输出速度竟然达到了11.45 tokens/s，完全超乎想象。 #vibecoding#gemma4#openclaw#大龙虾#大模型
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煜朋与多多1周前
提前用上Apple Intelligence！一分钟教会你在iPhone上跑起来Google最强开源模型Gemma 4！不联网都能用！ #apple智能 #Google #大模型 #iPhone #开源模型
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不是小丁-5天前
没网也能用 ai？带你了解 gemma4！#ai #google #gemini #gemma4 #多模态ai
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集集集集盒🌈5天前
最新Gemma4大模型实测。总结，26b性价比最高，质量和速度都可以，用来做本地agent很合适。31b质量最好，但需要硬件到位。e2b和e4b甚至都可以部署在移动端，回答速度相当快。#gemma4 #本地部署 #ollama #本地大模型
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AGI_Ananas1周前
手机就能跑的AI大脑！Google Gemma 4实测 Google 刚刚开源了 Gemma 4 系列模型，最小的 E2B 只需 4GB 显存，手机就能离线运行。 本期用 iPhone Air、iQOO 15、iQOO 12 三台手机真机实测 Gemma 4 E2B，跑了常识推理、数学逻辑、代码理解三类任务，用数据告诉你端侧 AI 到底能不能用。同时演示 Ollama 本地部署 Gemma 4 + Claude Code 调用的完整流程。 #Gemma4 #Google #本地大模型 #Ollama #ClaudeCode
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薯条不沾茄酱5天前
外网博主用 Ollama 在macbook上测试了gemma4的四个型号，说实话......有些结果我完全没预料到。没有云。没有 API 密钥。只是你的 Mac 在做重活。Mac 配置：M3 Max，36GB 统一内存。#ollama #openai #ollama #gemma4
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安思派人工智能6天前
1分钟搞清楚关于Gemma的一切 为什么它号称全球最强开源模型？4大版本怎么想？硬件要求高不高？我该用它干嘛？一次性全解答#Gemma #OpenClaw
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李岚92561周前
iphone 已本地运行Google 4月2日发布的最新大模型gemma4 E2B，速度超快，体验流畅！#google #gemma4#大模型
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云途的AI之路5天前
现在手机都可以一键本地部署大模型了，玩玩可以 小模型的性能嘛，玩玩可以，虽然现在生产力还不行， 但是至少给了个梦。 #本地部署大模型 #AI手机 #ai工具 #AI智能体 #gemma4
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黄江万古流5天前
#Gemini #Gemma #谷歌 #LLM #大模型
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江学同学1周前
Mac Mini 就能跑大模型？Gemma 4 重新定义 AI 应用门槛 #Gemma #大模型 #AI #硅基生命
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Eathon的生活6天前
#ai #gemma4
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声译看世界6天前
实测Gemma 4本地运行 笔记本与台式 谷歌最新开源AI模型Gemma 4发布 基于Gemini 3技术 视频使用LM Studio在MacBook和台式机上分别安装测试7 5B和26B参数版本 涵盖
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煜朋与多多1周前
不用联网的手机端AI大模型！一分钟教会你在安卓手机上跑起来Google最强开源模型Gemma 4！ #安卓 #google #大模型 #人工智能 #gemma
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小星爱唠嗑5天前
的 Gemma 4，在试图改变世界#这是个真实的事情 #说真话 #Ai
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外贸电商大管家5天前
4月6日 Gemma 4 太猛了！谷歌最强开源模型，本地就能跑多模态（实测） #Gemma4 #Gemma4本地部署 #Gemma #google #AI
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Una在学习5天前
Gemma 4 部署到手机可以做什么？视频有点长，请耐心观看 #openclaw #ai教程 #ai工具 #本地部署 #gemma4
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JUN1周前
别再迷信大模型了！Gemma 4 这种“小钢炮” 才是 AI 的真命天子。参数大有个屁用？Google 告诉你：活儿细，比嗓门大更值钱 #Gemma4 #开源模型 #Gemini #google #本地大模型
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产品君5天前
盘点一周AI大事(4月5日)｜叫AI老公多干活 OpenAI内测下一代生图模型「GPT-Image-2」 OpenAI工匠计划「Project Stagecraft」曝光 Google发布最强开源小模型「Gemma 4」 Anthropic研究发现Claude有170种情绪向量 阿里发布最强开源多模态大模型「Qwen3.5-Omni」 Sakana AI 发布AI战略官「Marlin」 微软发布最强语音识别模型「MAI-Transcribe-1」 研究员开源最强声音克隆模型「LongCat-AudioDiT」 研究员开源最强语音合成模型「OmniVoice」 工程师开源AI同事「同事.skill」爆火 首个一人独角兽公司「Medvi」诞生 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #OpenAI #AIGC
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AI技能教学网5天前
Gemma-4对比Qwen3.5 谷歌Gemma-4发布，是该跟风换新还是坚守Qwen3.5？从硬件成本、长文处理能力到中文语境适配，为你深度拆解两者的核心差异。#Gemma4 #Qwen35 #大模型 #人工智能 #生产力工具
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AI赚钱研究社1周前
Gemma 4全系开源，本地部署实操指南 深度解析Gemma 4家族四款模型架构，涵盖31B Dense、26B MoE及端侧模型，提供从Ollama到vLLM的详细本地部署方案与显存优化技巧。#Gemma4 #谷歌大模型 #大模型部署 #开源模型 #AIAgent
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卫斯理事长5天前
谷歌新发布gemma4开源大模型，手机部署token输出还是挺快的，劝你能用就用🤨，不用白不用🤣#谷歌gemma #还有这种操作
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EL PSY CONGROO6天前
gemma4现在可以在手机上部署了，可以精准识别图片，还能进行正常对话，最重要的是完全免费哦！ #ai #识别图片 #ai识别 #AI #AI智能
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荒野芯智观察1周前
实测iPhone 17PM本地跑全模态Gemma4！ 这一次，我们直接在 iPhone 17 Pro Max 上“生吃” Google 最新的 Gemma 全模态大模型！不再依赖云端，本地端到端测评：从视觉识别（Vision）、对话交互（Text），到代码编写（Code）和音频处理（Audio）。全方位展示 Gemma 4 大功能模块在移动端的极限性能。狮子般强悍的性能，闪电般的速度，本地 AI 的新基建已至！看这一篇就够了。
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边山李博士1周前
开源Gemma4，它来了！ 谷歌公司刚刚公布开源大模型Gemma 4！五大升级听我细说。#Gemma4 #谷歌Gemma大模型 #Apache开源协议 #超长上下文 #多模态
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外行人搞AI1周前
全网最新，gemma4的实践部署#gemma4
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Ken's6天前
上条视频说Gemma4只能当聊天机器人，我不信。 今天给它装上了文件系统权限，它能在本地创建文件了。 然后我又想了个新招：让聪明的模型先示范一遍，再让Gemma4复刻—— 结果它找到了图片，调用了技能，就是卡在最后一步出不来。 是模型太笨？还是内存不够？我倾向于前者，但还不确定。 答案等4月16号Mac Studio到货才揭晓。 另外顺手整理了一个选版本的经验公式，内存怎么对应参数量，视频里说清楚了。 #Gemma4 #openclaw #本地部署 #AI工具 #AI测评
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梁于阳｜秒秒测1周前
硬件人必看, 囤货血亏预警, Gemma4来了 #Gemma 4 会大幅度降低AI对内存芯片与耗电的要求：内存+芯片价格暴跌预警！
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赛博奇点1周前
手机部署谷歌顶级大模型？Gemma 4杀疯了 手机和树莓派都能跑，谷歌发布最智能的开源模型Gemma4，以31B参数击败体量20倍的模型，单位算力效率创下行业纪录，没有严苛限制，任何人都能自由修改和商用，让高科技走到每个人手里！ #科技 #科技热点 #人工智能 #Gemma4 #谷歌
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地理视界4天前
DeepSeek要遇上最强对手？谷歌Gemma 4 突袭发！ #AI #人工智能 #DeepSeek#DeepSeekV4 #Gemma
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阿凯的TK日记5天前
gemma4接入openclaw测评 要玩本地部署还是得提高配置啊#gemma4 #openclaw
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不做NPC的老伙计6天前
别买 Pro 了！24G 内存 Air 封神：Gemma 4 + TurboQuant 离线推理实测 在 24G 内存的 MacBook Air 上，真正的“丝滑边界”是 32K 到 64K 上下文。这也是为什么我要联动 TurboQuant 的原因——只有通过极坐标压缩 KV Cache，才能在内存压力变绿的情况下跑赢长文本。#谷歌 #Google #gemma #AI #真实伙伴计划
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小宇玩AI1周前
谷歌深夜发的 Gemma 4 谷歌这次深夜发的 Gemma 4，最吓人的地方，不是参数更大了。 而是它 31B 这一档，已经在一些人类偏好评测里，打到了接近很多几百B级大模型的分。 说白了，这次它卷的不是体积，而是效率。 更狠的是，Gemma 4 这次不是只丢给你一个大模型，然后告诉你“更强了”。 它直接把整条产品线都补齐了：E2B、E4B、26B A4B、31B。 小模型往手机、边缘设备和本地硬件走，大模型往工作站和高强度推理走。 尤其 26B A4B 这条 MoE 路线特别值得看，因为它总参数不小，但推理时激活参数只有 3.8B。 这意味着它在拼的根本不是谁更重，而是谁更值。#ai #gemma #谷歌 #hiagent #claude
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Cyrus說AI1周前
彻底掀桌！Gemma4商用封印解除，40亿算力跑出超高智商 #gemma4 #大模型 #ai #编程语言 #程序代码
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Ken's6天前
Gemma 4 接入 OpenClaw，真能省 token 吗？ #Gemma4 #OpenClaw #本地大模型 #AI工具 #AI测评
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神烦老狗1周前
开源对闭源！ Google Gemma 4 与阿里 Qwen 3.6 同日发布，都有哪些更新？ #ai新星计划#Google#qwen #gemma4
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梅加雨1周前
谷歌最新开源大模型，强 gemma4太强了，我喜欢#程序员 #显卡
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大圣AI开窍日记5天前
参数更少反而更强？谷歌Gemma 4打破AI认知，手机都能跑满血版#ai #ai模型 #ai工具 #干货分享 #谷歌 @DOU+上热门
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shmily想做AI大佬5天前
三分钟教你本地部署goole最强开源模型gemma4！ #AI #gemma4 #google #人工智能 #开源模型
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小宇玩AI5天前
Gemma 4 刚发3天就被破解了！ 31B无审查模型Mac直接跑，HarmBench 93.7% 24g的mac就可以。但可能会很慢 #Gemma4 #AI越狱 #ai #AI新星计划 #小宇玩AI
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大隆1周前
简单试用Google#AI 新开源的Gemma 4
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声译看世界1周前
Gemma 4重磅发布 开源多模态AI模 本期视频深入解析谷歌最新开源的Gemma 4系列AI模型 该系列包含四个不同规格的模型 不仅支持多语言 还具备强大的多模态处理能力 涵盖音频 图像 视频理解及函
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集集集集盒🌈1周前
谷歌新发布的开源大模型Gemma 4。正在下载ollama安装包，更新后部署Gemma 4测试 #ollama #谷歌ai #AI大模型 #Gemma #真实生活分享计划
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外行人搞AI6天前
全网最新，gemma4在手机端的部署#gemma4
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阿特兹6天前
谷歌开源多模态大模型Gemma 4正式发布，强到无法想象！ #Ollama #Gemma4 #多模态 #大模型即将改变世界
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阿包1周前
《小慧云库》Gemma4大模型ai下载教程#Gemma4 #Gemma4模型正式发布 #大模型 #开源 #谷歌ai
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Ai+Web3新视界1周前
谷歌Gemma 4杀疯了！开源AI直接变天 #大模型 #Gemma
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海晏清的阳光海洋6天前
各位朋友，今天聊聊Google刚发布的Gemma 4模型，这可是开源家族的“性能王”！核心亮点在技术：1、混合专家架构首秀！26B模型总参数大，推理时只激活3.8B，像“按需叫专家”，又快又省算力。2、多模态全能：看图、听音频、读长文都行，视觉还能调图像比例。3、长上下文256K：一口气吞整本书或代码库，不卡壳。4、设备端超友好：2B/4B模型塞手机、树莓派都能离线跑，延迟几乎为零。用Apache 2.0许可免费商用，开发者本地建AI应用门槛大降！#人工智能 #机器人 #马斯克 #奥特曼 #黄仁勋 @尹烨 @红衣大叔周鸿祎 @雷军
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IT程序员驿站5天前
gemma4发布了！带大家阅读官网文档，一些碎碎念记录 感谢观看！
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水冰寒6天前
Gemma 4新一代大模型再升级
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果过6天前
《我的牛牛》Gemma4手机离线实测#Gemma4#手机Al#离线大模型#本地部署#未来科技手机
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尚书5天前
Gemma 4 正式发布：开源、本地运行，为智能体时代而生 该模型基于 Gemini 3 的同级别研究与技术打造，首次采用 Apache 2.0 开源协议，支持直接运行在用户自有的手机、笔记本电脑和台式机上，无需将数据上传至外部环境。 Gemma 4 专为智能体时代设计，能够处理复杂逻辑、多步规划和智能体工作流，原生支持工具调用。其中大模型版本支持高达 25 万 token 的上下文窗口，可用于分析完整代码库及多轮智能体任务。 模型家族包括： 26B 混合专家模型（MoE）：仅激活 38 亿参数，速度极快； 31B 密集模型：针对输出质量优化； 2B 与 4B 高效模型：专为移动和物联网设备设计，内存效率最大化，支持实时音频与视觉处理。 所有模型原生支持超过 140 种语言 #gemma #llm #agent #ai
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AI is Cool.6天前
普通人最值得了解的开源模型~ Gemma 4 让你在笔记本上跑出 Gemini 3 的性能！#抖音科技风向标 #普通人在ai时代
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花开富贵没有sep诶6天前
Gemma 4 #AI what is Gemma 4?
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猫爪AI1周前
火爆的Gemma4 Google DeepMind开源的Gemma4突然很火爆，e2b的模型通过2b的激活参数，让手机和嵌入式设备也能流畅的跑大模型，甚至一个31B Gemma 4能够越级斩杀体量是其20倍的模型。也许不久的将来，手机也快迎来一波装小龙虾热了。#Gemma #Ollama #MacBookPro #本地部署 #MLX
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从小就坏®²⁰²³ ོ6天前
OpenClaw：零Token成本打造你的私人 AI 员工 本地部署谷歌 Gemma 4 实战指南：零 Token 成本打造你的私人 AI 员工 #OpenClaw #Gemma
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明₂₀₂₆1周前
这两天谷歌发布了最新的 Gemma 4，下载了 2b 和 4b 的模型在 16G 内存的 MacBook air m4 上。当然和预期差不多，对于我来说，除了能偶尔尝试下不同模型，或者满足下好奇心，没有实际用处。对了，对于苹果的设备来讲，内存的重要性是一定大于性能的。
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