测试对象：2025 款 Mac mini（M4 / M4 Pro 芯片） 测试模型：DeepSeek-R1（14B/32B）、QwQ-32B（原版/量化版） 测试目标：硬件性能适配性、推理速度、内存占用及优化方案
一、Mac mini 硬件配置概览
| 配置项 | M4 基础款（16GB） | M4 Pro 高配（32GB/64GB） |
|---|---|---|
| 芯片 | M4（10 核 CPU/10 核 GPU） | M4 Pro（14 核 CPU/20 核 GPU） |
| 内存 | 16GB 统一内存 | 32GB/64GB 统一内存 |
| 存储 | 512GB SSD（最高 2TB） | 1TB SSD（最高 8TB） |
| 内存带宽 | 120GB/s | 200GB/s |
| 接口 | 2×雷雳 5、HDMI 6K | 4×雷雳 5、双 HDMI 6K |
| 功耗/散热 | 峰值 45W，噪音 <5 dBA | 峰值 65W，噪音 <8 dBA |
1. 芯片性能
• M4 芯片：10 核 CPU（4 性能核心 + 6 能效核心）和 10 核 GPU，标配 16GB 统一内存（最高可选 32GB），支持 2TB SSD 存储。 • M4 Pro 芯片：标配为 12 核 CPU（8 性能核心 + 4 能效核心）和 16 核 GPU，标配 16GB 内存（最高可选 64GB），支持 8TB SSD 存储。顶配为 14 核 CPU + 20 核 GPU。 • 统一内存架构可实现 CPU、GPU 和神经网络引擎间高速数据共享，尤其适合 AI 任务。
2. 扩展性与接口
• 提供 2 个雷雳 4/5 接口（支持 40Gb/s 传输）、HDMI 4K/6K 输出、千兆/10Gb 以太网等，满足多显示器和高速外设连接需求。
3. 散热与功耗
• 全新散热系统优化了空气导流设计，搭配 M4 系列芯片的高能效表现，即使高负载运行 AI 模型也能保持低噪音（约 5 dBA）。
二、模型实测性能对比
1. DeepSeek-R1 系列
| 指标 | DeepSeek-R1:14B（32GB） | DeepSeek-R1:32B（64GB） |
|---|---|---|
| 内存占用 | 12-14GB | 28-30GB |
| 推理速度 | 10-12 tokens/s | 4.8-5 tokens/s |
| 首次加载时间 | 8.3 秒 | 27.1 秒 |
| 典型场景延迟 | - 代码生成（Python）：1.2 秒/token - 数学推理（AIME24）：准确率 82.6% | - 代码生成（Python）：3.5 秒/token - 数学推理（AIME24）：准确率 89.4% |
| 硬件负载 |
