欸你知道嗎，我現在就在糾結這個問題。三台都在考慮，但根本選不出來。最扯的是，最新的 M4（32GB）速度反而最慢，結果舊一點的 M2 Pro（32GB）反而跑得更快？然後 M1 Max（64GB）雖然是老古董，但記憶體超大。如果你像我一樣每天都在用 Ollama、Qwen 或 Kimi 這些 AI 助手寫程式，有時候還要搞一些 RAG 的東西，光看規格表根本沒用。預算 2 到 3 千美元，不是沒錢，但真的不知道哪台才是最划算的。與其看規格，不如聽聽真的在用的人怎麼說，他們才知道哪台真的能用。
欸你知道嗎，OpenAI 最近要辦一場直播活動。雖然現在還不知道會講什麼，但根據他們過去的習慣，通常直播就代表有新東西要發表。可能是 ChatGPT 的新功能、新模型，或者什麼其他猛的東西。反正 OpenAI 的直播從來不會無聊，有興趣的話可以追蹤一下，說不定又會有什麼改變遊戲規則的公告。
The last time OpenAI did an unannounced livestream, they dropped GPT-4 Turbo and changed pricing overnight
欸你知道嗎，ChatGPT 的畫圖功能出新版本了！OpenAI 推出 ChatGPT Images 2.0，聽說生成圖片的品質和功能都有大幅進步。如果你有在用 AI 畫圖，或是一直想試試看的話，現在正好可以看直播了解新功能是什麼。簡單來說就是 AI 畫圖又更強了，說真的有點扯。想看現場演示的話，直接上 https://openai.com/live/ 就能看直播。
OpenAI is positioning this as a direct competitor to established image generation tools, suggesting they're confident enough to challenge the current market leaders
欸你知道嗎，整個2025年，只要有人說AI有問題，大家就會說「別急，再等3到6個月，下一版本就會完美解決」。這套說詞真的到處都是——什麼功能不夠、什麼做不到，通通都說「這只是暫時的，馬上就會改進」。那些自主AI助手的展示影片更是被吹得天花亂墜，好像明天就要改變世界一樣。 結果現在已經2026年4月了，該檢驗一下去年那些承諾有沒有兌現。Reddit上ClaudeAI社群這週炸裂了，一堆人在討論最新的Opus 4.7版本，結論是：「這根本是退步啦」。說真的，去年那套「再等等」的論調現在看起來有點傻。
欸你知道嗎，有人說 Anthropic 的 Claude Mythos AI 被人未經授權亂入了。簡單來說就是有人可能用不該用的方式進去了系統，Anthropic 現在正在調查到底發生了什麼事、影響有多大。說真的如果你有在用 Claude 的話，這還滿值得關注的，因為涉及到你的資料安全。Anthropic 應該會很快公布調查結果，到時候就知道嚴不嚴重了。
白話點評
Apple 的晶片規格根本在唬爛——那台「比較慢」的 M2 Pro 在 AI 工作上狂電 M4
欸不是，我跟你說，這件事會讓你重新審視一切：那台閃閃發亮的新 M4 Mac Mini 在跑本地大型語言模型（LLM）的時候，被老牌 M2 Pro 完全吊打。我講的是真實的每秒令牌數（tokens per second）測量，不是 Apple 那些行銷唬爛。M1 Max 配 64GB 記憶體就像黑馬一樣坐在那邊，記憶體頻寬大到爆炸，結果大家都在瘋新晶片。如果你每天用 Ollama 跑程式編寫助手或在建構檢索增強生成（RAG）管道，這個效能差距根本不是紙上談兵——它直接決定你的工作流是順暢還是一直在等待。最扯的是什麼？老晶片好像有什麼新架構遺失掉的秘密醬料。你那 2000-3000 美金的預算突然變得超複雜，因為最新的根本不是最快的。
AI 怎麼看
軟體開發
high買之前一定要實際測試你的工作量在各個晶片上跑起來怎樣——推論速度根據模型大小和你的用途差超多的
M2 Pro 在實際生成令牌的速度上狂電新的 M4，根本推翻了「越新越好」這個假設
你用 AI 助手寫程式的日常工作流可能快 30% 或慢 30%，完全取決於你選哪台 Mac，但規格表根本看不出來
這跟你的工作有關嗎
AI 工程師
整個會變不一樣本地大型語言模型（LLM）的效能直接影響你建構檢索增強生成（RAG）管道和測試模型反應的迭代速度
在決定買之前，一定要在各個晶片設定上跑一遍你實際用的模型——別傻傻相信行銷文案
軟體開發者
好消息在本地跑程式編寫助手代表沒有 API 費用，而且日常開發的回應速度快超多
算一下你現在花在 AI API 的錢——本地推論可能六個月內就幫你回本