mac mini M4(16GB+256GB) 本地跑一个 7b 模型，辅助一些日常任务可行吗？

4.12更新 实测可行，也不可行。

4.12是星期天，我的智谱coding plan周额度只剩最后5%。有评论区的兄弟让我试试mlx,这不就折腾上了。下了gemma4 26b a4b，qwen3.5 27b的模型，还没放开跑，就重启了，走不了一点。

换jackrong qwen3.5 9b 那个opus蒸馏的小模型，刚好给Hermes agent当后端，跑一个收集每日热点的工作流。数据源就三个，量子位啥的。能跑完，内存负载也还行，70%左右，GPU刚好跑满。这个工作流老是被智谱给限制，所以才想出这个本地跑法，但估计数据源多了也不太行。

然后，重点来了。我继续用这个小模型做后端，让Hermes看看某个路径下的文件夹是什么内容，能否删除。

看着内存负载往90%甚至100%去了，hermes也卡了很久，5分钟往上吧，我就默默关上了终端。

这本地部署多少还是有些寂寞了。

这问题我在行。我是24+512，还真想过跑7b小模型，ollama list 的模型如下：

实测30b的模型已经到极限了，而且会发热。(ollama里面可以用 qwen3.5 27b但比较卡，跑是不能跑的)所以最后换了oss:20b，能用但基本用得不多。经过测试，9b还是适合真正的跑任务。

然后我用这些模型干嘛了呢？

1. 尝试给claude code用──不支持
2. 给open claw 用，效果一般。
3. 本地工作流。

这个本地工作流我试过两个，一个是三段式翻译。就是下面这种：

初翻──反思──再译的形式，翻一本300多页的书，当然不是一次性翻译，而是chunck成很多章节，小段，大概2000字左右一段，具体忘记了，反正用的是qwen2.5:7b，先出初稿。然后精彩的来了：Mac直接干上天了，下面是istatistica pro的截图

为啥呢，每一段都要跑三次翻译流程，这样就变成了3^N的指数级增长。嗯，三生万物是吧。放弃了。

第二个是提取本地制度。我在Win上使用Open Claw 调用Mac 的7b小模型对一些制度进行语义处理，然后Open Claw 根据语义提取的结果归纳制度的要点，主要内容什么的。效果还可以。也没发热。当然这次不敢大力出奇迹了，也就用一个制度尝试了一下，，如果有几十个，我估计也够呛。

哦我用7b小模型干的最后一件事，是在ollama里玩角色扮演，让小模型扮成一个女性角色和我“养成”──其实是为了做读书搭子，测试一下效果。反正语气很呆板，简短，没过多测试就觉得太无聊了。

至于自动发文章，收集新闻和部署一些应用脚本的任务，我猜测应该还可以，试试不就知道了。但你要是爬虫，或者RSS几百个源的话，感觉够呛。

谁能帮我决定一下，这OLLAMA还有必要留着吗？