作为一名关注人工智能领域超过十年的科技记者，我近期在个人设备上尝试运行大型语言模型，亲身体验了本地AI部署面临的硬件挑战。我的测试设备是2021年款的MacBook Pro，搭载M1 Pro芯片和16GB内存，运行MacOS Sonoma系统。

选择开源工具Ollama作为本地AI部署平台后，我首先尝试了Z.ai公司的GLM-4.7-flash模型，该模型拥有300亿参数，占用19GB存储空间。下载过程相对顺利，但在实际问答测试中，响应速度明显受限。当我输入“你是哪种大型语言模型？”的提示后，系统耗时超过一小时才生成完整回答，期间设备运行明显变慢。

随后测试的OpenAI开源模型gpt-oss:20b表现略有改善，但六分钟的响应时间仍无法满足实用需求。通过ChatGPT在线服务咨询得知，运行此类模型的最低配置要求为32GB内存，这解释了16GB内存设备性能不足的原因。

本地AI部署具有多重优势：保护数据隐私、避免持续服务费用、提供更高的自定义控制权。然而硬件门槛成为主要制约因素。DRAM内存需求随着模型规模扩大持续增长，当前市场内存价格也呈现上涨趋势。

本次测试表明，在M1 Mac设备上运行本地AI模型存在显著性能瓶颈。对于希望尝试本地AI的用户，建议至少配置32GB内存的更新款设备，或选择参数更小的轻量化模型。硬件升级与模型优化相结合，才能更好地发挥本地AI的潜力。