纠结 残血版 M1 max + 32G 换 m4 pro + 48G 还是 残血版 M4 max + 36G

109 天前
thy44h2  thy44h2

有个纠结的点是残血版 M1 max 应该也是 400G 的带宽,换了 m4 pro 270G 的带宽会不会有体验的倒退? 在就是纳米纹理显示屏值得加钱选吗? 麻烦大家给点意见,谢谢。

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19 条回复
happyxiangyang
happyxiangyang
109 天前
当然是 m4 pro + 48G ,内存更重要,除非你的需求严重依赖 CPU 多核性能和 GPU 性能
dNib9U2o8x
dNib9U2o8x
109 天前
我感觉其实都不用换...
fcten
fcten
109 天前
带宽这玩意儿除了跑大模型,大多数时候都不会对性能有什么影响,因为大部分应用的瓶颈都不会在带宽上。
最典型的就是把显卡插在 PCIE3.0 的插槽上,大多数游戏的性能损失都不到 1%
这一代 m4 max 提升不大,没有超过 48G 内存的需求,选 m3 pro 就够了

纳米纹理显示屏,家用完全没必要。开放式的办公场所有点用,因为很难完全避开反光。但是要加 1100 …… 告辞!
funnytree
funnytree
109 天前
如果是 14 寸 MBP 我感觉根本不用考虑 Max ,散热压不住
funnytree
funnytree
109 天前
纳米纹理玻璃我昨天刚去店里又仔细看了一遍,如果你有很多时间都在户外不同的地方办公,光线环境复杂,那么可以选,不然没有必要,因为会牺牲一些对比度和一些清晰度,也会少一点通透感。
thy44h2
thy44h2
109 天前
@dNib9U2o8x 开始我也打算用满五年等下一代模具再换,算下来机器的钱加上 apple care 减去二手的残值,每年的使用成本差不多 5500 。结果算了一下发现爱回收可以折旧 11000 ,这样算下来,三年每年使用成本接近 6000 。
相当于多花 1500 换剩下两年用新机,而且刚教育优惠能省 1600 ,好像也还能接受这个花费。
thy44h2
thy44h2
109 天前
@funnytree 谢谢建议,打算买的是 16 寸的。基本不在户外用,那可以省下这个钱了。
acorngyl
acorngyl
109 天前
我怎么觉得室内才需要纳米玻璃呢?不管在家还是办公室,各种灯和窗户的反光,我实在是受够了,屏幕稍微一动一个灯就进来了,再一动窗户进来了。
室外至少没固定光源啊。
Adamo
Adamo
108 天前
M4 Pro + 48G + 1T + 纳米纹理显示屏
dilidilid
dilidilid
108 天前
你这个算的肯定有问题……按照 MBP 正常的贬值曲线你换机成本不可能只多 1500
feikaras
feikaras
108 天前
有钱,但是你折扣计算错误。
相当于提前两年开始下一个周期的贬值计算。
mbp 现在没保值能力,可不同于十年前。
而换机提升大概率你感知不到。因为就一个制程红利。
closedevice
closedevice
108 天前
完全没必要更新吧
JerichoDing
JerichoDing
108 天前
@thy44h2 #6 楼主是打算在爱回收里出掉 M1 Max 吗?
ZE3kr
ZE3kr
108 天前
带宽不重要。不是所有人的瓶颈都在内存。你可以观察下你目前 M1 Max 使用场景瓶颈在哪里

如果瓶颈在 GPU:那建议换 M4 Max ,性能翻倍;否则升级不明显
如果瓶颈在 CPU:那残血版 M4 Pro 起步,性能翻倍;否则升级不明显或者降级
如果瓶颈在硬件 H264/HEVC 视频编码:换任何非 Max 芯片都是巨大降级( 1/2 的速度)
如果瓶颈在内存:我觉得 32GB 升级到 48GB 也就提升了 50%,不明显;还是得选 Max 然后选 64GB 以上

当然大多数人 M1 Max + 32GB 没啥瓶颈,所以不用升级。纳米玻璃在我看来是降级,因为它影响了清晰度。这也是为什么那么贵的 Pro Display XDR 也没有标配纳米。
Solael
Solael
108 天前
32g 没必要换
thy44h2
thy44h2
108 天前
@Solael @ZE3kr @closedevice @feikaras @dNib9U2o8x 谢谢各位的劝退,已经把订单取消,等新模具出了再换了。
ZE3kr
ZE3kr
107 天前
@thy44h2 我昨天刚买了个 M1 Max Mac Studio ,用来升级 16GB M1 Mac mini 。M1 Max 的 GPU 对我而言很有用,以及 16GB->32GB 也是不错的升级
piero66
piero66
107 天前
用的好好的换什么换
5wunian
94 天前
@thy44h2 我也是这么想的。进一步降低了使用成本,还有关于大模型相关的技能需要学习,这也需要时间。目前来说,开发移动平台的 ai 应用程序已经相当便捷了,即使是使用入门的机器一样有好的体验,但是学习相关的技术没有几个月下来是学不成了。购买了新机器,开发 mac 深度学习的产品,上架构回本都 需要一个过程。

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