96 GB M3 Ultra Mac Studio 上跑本地编程与对话模型，Qwen3.8-27B 表现如何？

一位用户在 96 GB 统一内存的 M3 Ultra Mac Studio 上用 llama.cpp（Metal）+ llama-swap 做本地推理：编程用 Qwen3.8-27B（Unsloth Q8_0，MTP 推测解码，262,144-token 上下文），对话用 Qwen3-Coder-Next（UD-Q6_K_XL，131,072-token 上下文），两者均用 Q8_0 KV cache。作者对 Qwen3.8-27B 的编程表现印象深刻，Coder-Next 则主要用于对话，并征求同硬件用户的模型、量化与性能经验。