Mac mini上的AI开发新范式：OpenClaw与Codex实战

Mac mini 虽然不是性能最强、体验最完整的 Mac 电脑，但在 AI 时代，它或许比以往任何时候都更适合家庭用户。从年初 OpenClaw 的现象级走红，到如今 Codex 引领 Agent 工作方式潮流，这台小巧精悍的 Mac 正在走入越来越多人的视线，成为值得考虑的那个选择。

正因如此，在 M4 / M4 Pro 版 Mac mini 发布近两年后，大家对于新版 Mac mini 的呼声与期待都越来越高，好在等待终于告一段落，新款 Mac mini 终于姗姗来迟。不同的是，除了意料之中的 M5 Pro 芯片版本之外，Mac mini 还首次搭载了全新一代 Apple silicon 芯片、也是 Mac 上的首枚 2 纳米制程芯片——M6 芯片。

我之前使用的 Mac mini 是 M2 Pro 芯片的老设计版本，这次升级到 M5 Pro 芯片版本，也是我第一次将这台在此前已经过重新设计的 Mac mini 摆在自己的桌面上，外观毫无疑问是这台 Mac 带给我的最大惊喜之一。

体积更加小巧紧凑、比例更为协调自然，Mac mini 依然是那台放在家中任意角落都好看的 Mac。

当然，在更好看之外，Mac mini 的设计也有对易用性的重新考量：机身前方提供一个支持高阻抗耳机的 3.5 毫米接口和两个 USB 3 速率的 USB-C 接口，方便临时外接硬盘或给键盘和鼠标充电，不用再盲目摸着机身背面的接口插线；机身背后的三个雷雳接口也由横向开孔改为竖向开孔，能够避免接口同时使用时线缆之间「打架」。

唯一比较遗憾的是 Mac mini 依然不提供 SDXC 卡槽，相机拍的照片还是需要通过 USB-C 转接器才能方便地导入设备。

与两年前的上一代 M4 系列芯片的 Mac mini 相比，这一代产品虽然在整体外形、接口排布和数量方面都没有变化，但在接口规格上将原来标配的千兆以太网端口升级至了 2.5Gb 以太网端口。

虽然目前大部分人使用的仍是千兆或更低速率的宽带，这项升级并不会让日常上网变得更快；但如果家里部署了 NAS，或者希望将 Mac mini 用作家庭服务器，那么在其它网络设备同样支持 2.5Gb 以太网端口的情况下，局域网的理论带宽可以提升至原来的 2.5 倍，备份文件或读取 NAS 中的媒体素材都会快上不少。

说到 Mac mini 的新设计，就不得不提被放在机身底部的电源按键了。我与不少人一样，认为从逻辑上来说这不是一个好的设计，尤其是对于 Apple 而言。

不过，从实际使用上来看，Mac mini 也确实不太需要用到这枚按键，尤其是它正在成为越来越多人的 AI 基础设施，反而需要避免离线情形，以确保能够随时随地访问和使用部署在其上的 AI 能力；Apple 也帮你考虑到了这一点，还加入了接入电源时启动的系统选项。因此，不管你是否喜欢这样的处理方式，电源键的位置虽然看起来不够方便，但也不太会成为影响日常使用的真正问题。

相对而言，Mac mini 是一台入门门槛不算太高、性能上限也同样不低的 Mac。轻可选择入门的 M6 芯片，重可选择更强的 M5 Pro 芯片，并能进一步选配升级。

作为此前已在 MacBook Pro 亮相的 M5 Pro 芯片，想必你对它的能力应该多少有些了解。刚好我有一台配备了前代 M4 Pro 芯片的 MacBook Pro，从几个相对常见的场景做了简单对比，看看 Mac mini 上的 M5 Pro 有何进步。

为了比较 M5 Pro 与上一代 M4 Pro 的本地 AI 性能，我在两台 Mac 上使用 LM Studio 加载同一个 Gemma 4 31B MLX 4-bit 模型，将 GPU offload 设置为 Max、并发数设为 1、Temperature 设为 0，并使用同一条提示词连续测试 5 次。

结果显示，排除首次请求后，M5 Pro Mac mini 的首词元延迟中位数为 0.157 秒，M4 Pro MacBook Pro 为 0.384 秒，前者约快 2.45 倍；但后续生成速度分别为 13.25 和 13.20 tokens/s，基本持平。首词元延迟反映模型处理输入并开始生成的速度，这说明 M5 Pro 在 GPU 上多出来的神经网络加速器，主要改善了本地模型开始响应的速度，而不是让后续输出整体加速。

在短提示词下，0.23 秒的绝对差距并不算大；但面对长文章、代码库和 Agent 历史上下文时，输入处理量会明显增加，更快生成首个 token，也能让每次调用更快进入响应状态。M5 Pro 使用的 NAX Runtime 同样是针对这套新硬件优化的，因此这组成绩体现了 M5 Pro 在本地 AI 场景中的实际优势，同时也说明它的提升主要集中在模型开始工作之前，而非持续生成阶段。

在 Final Cut Pro 中，我使用一段时长接近 10 分钟的 4K 60p 视频进行导出测试。素材主要由剪裁和拼接组成，没有加入太多调色、降噪、稳定、防抖、转场或字幕，导出格式为 Apple ProRes 422。

最终，M5 Pro Mac mini 用时 62.3 秒，M4 Pro MacBook Pro 用时 77.2 秒，前者少用了 14.9 秒，导出耗时缩短约 19%。由于这段素材的后期处理并不复杂，这组成绩更接近日常剪辑中的导出表现。

在 Lightroom 中，我使用 1525 张 JPG 照片完成批量处理。这批照片总容量约 9.1GB，单张大小不一，平均约 6MB。批量套用同一预设后，M5 Pro Mac mini 用时 3 分 17.16 秒，M4 Pro MacBook Pro 用时 3 分 43.36 秒，前者少用了 26.2 秒，耗时缩短约 11.7%。这一过程包含照片载入、预设计算和处理信息保存，比单纯导出更能体现 Lightroom 批处理时的综合效率。M5 Pro 在这套工作流中的完成速度更快，实际使用中的优势也更加明显。

随后，我又将这批照片按原图导出。Mac mini 用时 4.71 秒，MacBook Pro 则需要 25.88 秒，前者少用了 21.17 秒，耗时缩短约 82%，约为后者的五分之一。不过，原图导出更容易受到存储设备、文件路径和缓存状态影响，不能单独用来衡量 GPU 性能。综合两项测试来看，M5 Pro Mac mini 在 Lightroom 这类连续处理大量照片的工作流中，整体完成效率确实更高。

从年初 OpenClaw 引发广泛讨论，到如今各种 Agent Harness 方案百花齐放，我们与 AI 交互的方式也在不知不觉中被重塑。对许多人来说，AI 不再只是一个被动接收指令的对话框，而是可以在自己的设备上长期运行、连接本地数据和工具、拆解任务并持续执行的全天候助理。

在这样的背景下，Mac mini 自然而然地成为了一个很合适的选择：它体积小巧、功耗很低，适合长期在线运行；雷雳接口提供的集群扩展能力，能够满足更强性能需求；更不用提 macOS 上成熟的 Agent Harness 方案，让普通用户使用本地 AI 的门槛也进一步降低。

我自己就在用 Mac mini 来管理家中的网络、媒体等基础设施。比如让 Codex 连接 UniFi 路由系统抓包、分析日志、排查网络问题，或连接 Home Assistant 调整主题、完成各种插件配置等等；得益于 Mac mini 全天候在线的特性，从 iPhone 或 iPad 可以随时随地连接到 Mac mini 上的 Codex，调取 Mac 上的文件、使用 Mac 上的各种 CLI 工具等等，完成一些原本需要坐在电脑前处理的工作。

通过在 Mac mini 上 24 小时运行 udpxy 服务，我将运营商提供的 IPTV 直播流转发到家中局域网，让电视、手机和电脑等设备都能直接观看网络电视，不再依赖运营商提供的机顶盒。如果 Mac mini 的存储空间足够，还可以通过 SMB 协议把它变成一台私有网盘，随时访问其中的文件；在其它网络设备同样支持 2.5Gb 以太网的情况下，利用标配的 2.5Gb 以太网端口，还能在家庭局域网中高速传输和共享大容量文件。类似这样可以交给 Mac mini 完成的事还有很多。

在商务领域，Mac mini 的地位也在变得越来越举足轻重，尤其是在如今的 AI 时代，这台小而精悍的机器俨然已经成为了许多企业不可或缺的基础设施。比如海底捞就已经在全国各个门店部署了由 Mac mini 组成的本地服务器集群，实现 AI 监控与门迎决策智能系统；在寸土寸金的商业空间中，机身紧凑的 Mac mini 让海底捞在不同的门店环境中都能实现轻松部署、高效运行。

这并不是一个独立案例。Apple 委托 Omdia 对 1584 名企业技术领导者和从业者展开的调查显示，企业重新评估 AI 基础设施时，主要考虑的仍是安全、持续成本和工作负载是否匹配。报告还指出，Apple silicon 的统一内存架构让 Mac 能够在本地承载更多企业 AI 工作负载；在自行开发 AI 的企业中，Mac 的采用率约为采购商业 AI 解决方案企业的 1.8 倍。与此同时，约三分之一的受访组织计划在一年内增加端侧 AI 工作负载。这也是为什么，众多企业不约而同选择 Mac、尤其是 Mac mini 的原因。

虽说也算是「千呼万唤始出来」，但令人没想到的是，新款 Mac mini 的官方起售价格相比上代产品高出了 2500 元之多，由 4499 元涨至 6999 元，涨幅已经超过了 50%，也让不少原本准备入手的用户多了几分犹豫。不过，如果算上国补或渠道优惠，Mac mini 的基础版本价格实际上能够来到六千元档位；在我看来，相较于同价位的主机产品，依然具备很强的竞争力。

但考虑到 AI 时代下日渐上涨的内存以及存储价格，我也不会建议你只选择一台配置最为基础的 Mac mini：256GB 的存储空间很容易不够用，16GB 的内存也不一定能应付以后的长期需求，而未来换代的内存价格应该只会更高。不如在可以承受的范围内「一步到位」，选择能用更久的配置。

如果按照 512GB 存储空间、24GB 内存的配置来看，一台 M6 芯片 Mac mini 的价格已经来到了 9999 元，更不用提还有显示器和键鼠的成本。用一个不太恰当的例子来对比，目前最新的搭载 M5 芯片的 MacBook Air，在几乎相同的存储空间和内存配置下价格为 11499 元，比 Mac mini 贵了 1500 元，而后者不仅有着效果出色的屏幕，也不需要额外购买键鼠。

当然，即便 Mac mini 的价位已经不如此前那么有优势，我仍然认为这是一台有着自己独特的不可替代性的 Mac。不管是作为家中的智能中枢，还是在团队和企业中充当计算节点，Mac mini 总能在不同的场景中找到自己更加适合的角色。

因此，如果你现在要选购一台 Mac，它依然是你能够以相对更低的门槛获得、同时性能又不错的那个选择，相对较高的上限又能满足对性能和算力的更多需求。在内存和存储依旧紧缺的当下，如果你确实有需求，现在或许就是入手 Mac mini 的好时候；毕竟，未来的情况难以预料，等待未必能等来更好的选择。