一台笔记本，跑万亿级模型

WASTE 全称 Weight-Aware Streaming Tensor Engine（权重感知流式张量引擎），用 C 语言编写，运行时不依赖任何第三方库，没有 BLAS，没有 ONNX，推理路径里也没有 Python。

它给出的成绩单是：Kimi K3 转换后形成一个 982 GiB 的容器文件，引擎启动的内存下限为 29.05 GB，在 64GB 内存的机器上实测速度为每秒 0.45 到 0.62 个词元。项目文档里贴出的一次实际运行记录显示，回答”意大利的首都是哪里”这个问题，输出 16 个词元耗时 25.78 秒。

这个速度确实慢。但开发者认为，慢不是重点：目前没有找到另一份公开的、在消费级机器上通过磁盘流式运行万亿级模型的演示，而业内记录最完整的 6710 亿参数方案，前提是一台配备 1TB 内存的服务器。

原理：把闲置的权重放回硬盘

这套方案能成立，靠的是混合专家架构的稀疏特性。Kimi K3 每处理一个词元，只会从 896 个路由专家中激活 16 个，实际参与运算的权重约占总量的 4%。绝大部分权重在任一时刻都处于闲置状态，而闲置的权重不需要待在内存里，只需要”能及时取到”。

WASTE 的做法是把模型主干常驻内存，专家权重留在硬盘上，并按特定布局排列——每条专家记录按 4KiB 对齐，门控、上投影、下投影三个矩阵相邻存放，因此路由到一个专家只需要一次读取操作，而不是三次。剩余内存全部用作有界的专家缓存。

真正拉开差距的优化有两项。一是把专家读取与算术运算重叠执行，收益约 1.6 倍。二是”抢跑”：下一层的专家编号本来要等隐藏状态算出来才知道，但路由器本身是常驻内存的，于是引擎在每层结束时，直接用当前层的隐藏状态去跑下一层的路由器，提前把它点名的专家取回来。这个提前一个残差块的猜测，排名第一的命中率为 92%，前六名合计 81%，把缓存命中率从 14% 拉到 38%，而总读取字节数完全不变。

专家权重采用残差矢量量化存储，三级 256 条目码本作用于 8 维向量，平均每个权重 3.00 比特；模型主干则保持 4 比特和 8 比特精度。开发者试过把主干也压到 3 比特，结果输出直接崩溃。

硬盘速度决定一切

文档反复强调，存储速度不是细节问题。处理一个词元需要读取 17GB 的专家数据，走内部固态硬盘的实测带宽是每秒 12.78GB，模型能流畅串起来；换成 USB 外置硬盘只有每秒 0.94GB，同一个词元要等 13 秒。结论很直接：外置硬盘只用来下载，转换后的容器必须放在机器内置的 NVMe 上。

内存预算也存在反直觉的现象。在 64GB 的机器上，46GB 预算跑出 0.53 到 0.55 词元每秒，是曲线最高点；而预算调到 52GB 时结果在 0.04 到 0.46 之间剧烈跳动，完全不可复现；调到 58GB 更是稳定跌到 0.02 至 0.03。原因不是缓存失效，而是引擎虽然守住了自己的预算，机器整体却已经放不下，操作系统开始换页。

对于不想拿出一整块 TB 级硬盘的人，同一套引擎和格式可以运行 Kimi-Linear-48B，容器只有 19GB，内存门槛 1.87GB，速度能到每秒 10.7 个词元。

意义在哪

开发者对项目名字的解释是：每一个由云端服务生成的词元都被付费了两次，一次是账单，一次是数据中心的电费——而那个模型本可以（勉强、别扭但确实可以）跑在已经摆在桌上的硬件里。

这套方案指向的场景很明确：一个前沿规模的模型，回答问题时不需要联网，没有按词元计费的账单，也没有任何数据离开本机。对于”这些数据不能发给外部接口”的场合，差别就是能做和不能做。

作为验证对象的 Kimi K3 于 7 月 27 日由月之暗面公开权重，总参数量 2.8 万亿，支持 100 万词元上下文与原生视觉理解，是目前参数规模最大的开放权重模型。WASTE 项目方称，引擎和格式本身并不特别针对 K3，选它只是因为它是当下最难啃的一块骨头——能流式跑通 2.78 万亿参数，跑 480 亿参数自然轻松。

来源：GitHub 开源项目 sqliteai/waste 项目文档、Hacker News；Kimi K3 参数信息来自月之暗面官方发布

2026 年秋季：M6 芯片首发

今年秋季的主角是两款机型。入门级 14 英寸 MacBook Pro 预计率先搭载 M6 芯片，成为苹果首批采用 2 纳米制程芯片的电脑之一；24 英寸 iMac 也将同步升级 M6，但外观和屏幕不会有变化，仍延续 2024 年以来的设计。

2026 年底至 2027 年初：OLED 触屏登场

真正的重头戏是配备 OLED 触控屏的高端 MacBook Pro（也有说法称其为「MacBook Ultra」），最快 2026 年底亮相，也可能推迟到 2027 年初。值得注意的是，这批 14 英寸和 16 英寸高端机型将搭载 M5 Pro 和 M5 Max 芯片，而不是更新的 M6 系列——因为苹果决定跳过 M6 Pro 和 M6 Max。新机将采用全新设计。

桌面端方面，新款 Mac Studio 将提供 M5 Max 和 M5 Ultra 版本，新款 Mac mini 则有 M5 Pro 和 M6 两个版本在开发中。不过受内存短缺和成本影响，这几款台式机的上市时间尚不确定，最快 2026 年内，也可能拖到 2027 年晚些时候。

2027 年及以后

按照规划，13 英寸和 15 英寸 MacBook Air 将在 2027 年初更新，大概率搭载 M6 芯片；入门级 14 英寸 MacBook Pro 最快 2027 年初迎来 M7 版本，虽然不上 OLED 屏，但会同步换上高端款的新设计。低价位的 MacBook Neo 也有新款在路上，预计升级 A19 Pro 芯片、增加内存，并可能推出新配色。

更远的 2027 年底至 2028 年初，第二代 OLED MacBook Pro 将搭载专为 AI 负载打造的 M7 Pro 和 M7 Max 芯片。OLED 屏幕的 MacBook Air 最早要等到 2028 年，OLED iMac 的发布时间与之相近。

芯片节奏：跳过 M6 Pro，直奔 M7

据彭博社报道，苹果正在加快面向 AI 工作负载的 M7 系列芯片的开发，为此跳过了部分 M6 芯片。大致的芯片发布节奏是：M5 Ultra 和 M6 在 2026 年底推出，M7 在 2027 年上半年登场，M7 Pro 和 M7 Max 在 2027 年底问世，M7 Ultra 则要等到 2028 年。

现在买还是再等等？

内存涨价已经实实在在反映到了售价上：苹果 6 月大幅调整了 Mac 和 iPad 的定价，此前还砍掉了部分高内存配置的 Mac mini 和 Mac Studio 机型。

综合路线图，MacRumors 给出的选购建议是：想买 MacBook Pro 或 iMac 的用户值得等一等，尤其是 iMac——机型已经两岁、近期还涨了价，眼下入手并不划算；OLED 触屏 MacBook Pro 定价预计比现款更高，不想为新屏幕技术多花钱的话，现在买现款也无妨；Mac mini 和 Mac Studio 发货周期已经拉长，不着急的话不如等新芯片。反过来，MacBook Neo 和 MacBook Air 要到 2027 年才更新，现在正是入手的好时机。

来源：MacRumors