三個都不錯，但真的很難選。最扯的是最新的 M4（32GB）推理速度反而最慢，結果 M2 Pro（32GB）的每秒符號數（tok/s）還更快。然後 M1 Max（64GB）雖然是老晶片，但記憶體頻寬超大。如果你每天都在跑 Ollama、用 Qwen 或 Kimi 這些編碼助手，還要搞 RAG 管道（RAG pipelines），算起來根本是噩夢。預算 2 到 3 千美元，選項不少，但到底哪台才能真的用得爽？規格表沒用，聽聽真的在用的人怎麼說才靠譜。
OpenAI 將舉辦一場直播活動。在直播期間將揭露具體的公告、產品發布或示範內容。
上一次 OpenAI 突然搞直播，他們直接丟出 GPT-4 Turbo，然後一夜之間改掉所有定價
OpenAI 推出 ChatGPT 圖像 2.0，大幅提升了 AI 生成圖片的品質和功能。想看最新功能演示？OpenAI 正在直播發表會，趕快上 https://openai.com/live/ 看看吧。
OpenAI 把這個定位成直接對標現有圖像生成工具的競爭者，代表他們有信心能挑戰市場領導者
整個2025年，每當有人抱怨大型AI（LLM）的問題，標準回答就是「再等3到6個月，下一代版本會輕鬆搞定」。這套說詞到處都是——每個限制都說是暫時的，每個缺少的功能都說快要來了，每個自主代理（autonomous agent）的展示都被吹成即將成真的未來。 現在已經是2026年4月了，該檢驗一下這些承諾有沒有兌現。Reddit的ClaudeAI版上這週出現了一篇長討論串，討論Opus 4.7版本，結果一堆使用者都說這根本是退步。說真的，去年那套「再等等」的論調看起來有點尷尬。
Anthropic 正在調查有關 Claude Mythos AI 遭到未授權存取的指控。該公司正在進行調查，以確定這起潛在安全漏洞的範圍和性質。
科技博主觀點
Apple 的晶片規格在唬爛你 — 那台『較慢』的 M2 Pro 在 AI 工作上狂電 M4
欸不是，這也太扯了吧：閃閃發亮的新 M4 Mac Mini 在跑本地 LLM 時被老舊的 M2 Pro 完全吊打。我講的是真實的每秒令牌數測量，不是 Apple 那套行銷唬爛。M1 Max 配 64GB 記憶體就坐在那邊像黑馬一樣，結果大家都在瘋最新的晶片。如果你每天用 Ollama 跑程式編寫助手或在建構 RAG 管道，這個效能差距根本不是學術問題 — 這是流暢工作流和一直在等回應的差別。最扯的是？老晶片好像有什麼新架構遺失掉的秘密醬料。你的 2000-3000 美金預算突然變得超複雜，因為最新的根本不是最快的。
AI 分析
軟體開發
high買之前一定要用你真實的工作量測試每顆晶片 — 推論速度根據模型大小和你的使用情境差超多
M2 Pro 在實際的令牌生成上狂電更新的 M4，根本推翻了「越新越好」的假設
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
職位影響分析
AI 工程師
角色轉型本地 LLM 效能直接影響你在建構 RAG 管道和測試模型回應時的迭代速度
買之前一定要在每種晶片配置上跑你實際用的模型 — 別信行銷文案
軟體開發者
機會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爆炸
算一下你現在花多少錢在 AI API 上 — 本地推論可能六個月內就能回本