码农早餐 · 2026-10-05
今日头菜：macOS 27 砍掉 Apple Intelligence 总开关：一个脚本帮你把模型请出去。另有 2 条快讯：125B 模型跑在 12G 显卡上：官方表里最快 94 tokens/s；pstack 移植到 6 个编码 Agent：Cursor 那套工作流被搬了出来。
macOS 27 把 Apple Intelligence 的总开关砍了，功能关掉，基础模型、Genmoji、Xcode 补全的模型还赖在磁盘上不走。RemoveMacAI 走的是 Apple 自己的配置描述文件加下载重定向，不是硬删系统文件——这种绕开正面刚的做法，比一键清理更值得看。
macOS 27 砍掉 Apple Intelligence 总开关：一个脚本帮你把模型请出去
macOS 27 里，Apple Intelligence 没有「一键关闭」了，而且你把功能关掉之后，那些已经下载到本地的模型还赖在磁盘上不走。有人写了个 RemoveMacAI，一条命令把功能关掉、模型删掉，还顺手堵住 macOS 再次下载的路。它删的东西很具体：Apple Intelligence 的基础模型，加上图像生成、Genmoji、Spatial Photos、Photos Clean Up、Xcode 代码补全各自的模型；关掉的功能则包括 Siri（含「Hey Siri」和菜单栏图标）、Writing Tools、Genmoji、Image Playground、ChatGPT 扩展、邮件/信息/Safari/备忘录/通知里的摘要、邮件智能回复、行内文字预测、Spatial Photos、Photos Clean Up，以及 Xcode 的预测式代码补全。
它的做法不是硬删系统文件，而是走 Apple 自己的配置描述文件和 asset service：描述文件套用 Apple 给 Apple Intelligence 的限制键，再把每个被删模型的下载地址重定向到一个关闭的本地端口，这样 macOS 就不会偷偷再拉一遍。SIP 保持开启，/System 下一个文件都不动，删掉描述文件就能恢复原状，系统会在某个功能需要时重新下载模型。安装走 curl 一行或者 Homebrew，脚本会校验 SHA-256、在临时目录里跑，不留安装痕迹；removemacai status 能列出每个功能和模型占用的体积，--keep 保留指定功能，--dry-run 只预览，revert 一键回滚。要求 Apple 芯片，只在 macOS 27 上支持，27.0 实测通过，27.0.1 需要 0.2.3 或更新版本。
有两点值得先说清楚，免得你装完发现「怎么没变」。一是存储设置里可能还挂着 Apple Intelligence 的占用：asset service 是立刻释放模型的，但 macOS 按自己的节奏删文件，在那之前「系统设置 > 通用 > 存储」还会把它算进去。二是别看到进程列表里有个叫 Siri 的东西就以为没关干净——在 macOS 27 里 Spotlight 窗口就跑在一个叫 Siri 的进程下，另外一些系统服务受 SIP 保护，本来也卸不掉。代价也写明了：上面那批功能会失效，用 Apple 端侧模型的应用（Foundation Models 框架、快捷指令里的「使用模型」动作）、Visual Intelligence、日历的自然语言编辑都会跟着停。语音听写不受影响，那是另一套设置，语音模型也没被删。
这个项目解决的是「关不掉」和「删不净」两件事，但省下多少空间，得你自己跑 status 看——README 里没给任何数字。 想清干净又不放心第三方脚本的，可以对着它的思路自己写描述文件；想省事的，--dry-run 先看一眼再决定。
💡 主厨说：这类工具最该看的是它的删除路径——它走 Apple 的 asset service 而不是
rm，所以系统更新不会把你的改动冲掉，描述文件连带下载封锁一起活到下一个大版本。
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125B 模型跑在 12G 显卡上：官方表里最快 94 tokens/s
Strata 这个开源推理引擎把 Qwen3.8-Flash-Next 塞进了消费级显卡，官方要求 12 GB 显存起步、32 GB 内存，Windows 和 Linux 都能一键装，还能在本地起 OpenAI/Anthropic 兼容接口。官方测的两台机器是 RTX 5070（12 GB）和 RX 9070 XT（16 GB），量化档位越小越快：Q2_0 在 5070 上写答案 94 tokens/s、读 32K prompt 2650 tokens/s，IQ3_S 掉到 53 tokens/s；AMD 那台同档位只有 60 tokens/s。原文也直说，显存更大的卡更快，24 GB 的 3090 大约能到 100-140 tokens/s。至于「125B 跑 100T/s」这个说法，官方表里没有一档是 100T/s，那是 3090 的预估区间，别当成实测。想本地跑又不想付 API 账单的，量化档位换来的速度差值得先看清楚。
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pstack 移植到 6 个编码 Agent：Cursor 那套工作流被搬了出来
我们前几期聊过 Offrun 想把所有编码 Agent 统管起来，也聊过 Cloudflare 的 Agent 工作台——那两条走的都是「统一工作区」的路子，先把容器和入口收拢。今天这条是同一方向上的另一种具体化：有人把 Poteto 的 pstack 移植成了 Claude Code、Codex、Pi、OpenCode、Gemini、Prime Agent 六个版本，把 Cursor 那套原语翻译到各家 harness 上。差别在于，Offrun 管的是「在哪儿跑」，pstack 管的是「怎么跑」——同一套严谨的 Agent 工作流，换个 Agent 也不用重学。仓库在 GitHub trending 上当天涨了 242 颗星，总量 1.1k。
真正值得琢磨的是「翻译」这两个字。Cursor 的原语能搬，说明工作流这一层正在跟 harness 解耦；但翻译就意味着有损耗，各家 Agent 的工具调用、上下文管理、权限模型都不一样，同一套流程在不同 harness 上跑出来的手感不会一致。想上手的，先挑你日常用得最多的那一个版本，别六个一起铺。
来源：
你愿意在自己机器上跑这条命令，把模型和 Siri 一起请出去，还是宁可留着总开关的替代品？明早 8 点见。
本期从过去 24h 的 X / Hacker News / GitHub Trending 共 39 条信息中挑出 3 条（全天逐小时采写、经事实校对后于晨间选编）。内容由 LLM 辅助生成，每条均附原始来源链接，重要决策请交叉验证。
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