前几天我不是横测了一下开源的混元图像 3 嘛，但只是 API 的版本，我想试试本地化部署是不是有所不同。

　　不差钱的老板可以用 140 万左右购买 8 台 H20，或者 18 万直接买 12 台顶配的 Mac Mini 进行本地化部署。

　　8 × A800 显存刚好 640 G ，生成一张图大概要 8 分钟，一个小时只能生成 9 张图，虽然设备相对便宜（46 元/小时） ，平均每张图 5 元。

　　但生成一张图只需要两分钟左右，一个小时能生成约 26 张图，平均每张图 2.3 元，单价比 8 × A800 便宜一半ssrr和shadowrocket。

　　接着填你的提示词，如果你不知道填什么，可以点击「快速选择」按钮，点击一下「手气不错」，系统就会从几百个提示词模板里随便挑选一个给你生成。

　　因为混元图像 3 还不支持 2K / 4K（也可能是我姿势不对），超过 1356 宽度的好像都会变成 1280 宽度的图。

　　Gemini 3 Pro 一张是 0.14 刀，即梦一个月会员费是 69，差不多是一个多小时服务器的钱。

　　和普通用户需求不同，如果你是商业设计师、建筑师，或者任何涉及商业机密的创作者，你的设计稿、你的客户项目，以及每一张喂给云端 API 的图片，理论上都已经离开了你的控制范围。

　　但如果你线 万的 Mac Mini 放在那儿，除非你的业务划分能够撑满这些算力， 7 × 24 不间断生图（比如你是生图 API 服务商），不然弹性计算是性价比最高的私有化部署方案。

　　使用节奏：服务器是按秒计费的，一定要提前准备好提示词，集中时间批量生成。 不要开着服务器再慢慢想提示词，那真的是在烧钱。

　　迭代步数：默认 30 步基本够用。 对细节要求高可以拉到 50 步，但生成时间会明显变长。不建议 20 步以下（不允许 10 步以下），质量下降比较明显。

　　垫图：混元图像 3 的垫图能力挺强的，特别适合建筑渲染、产品设计这类需要保持结构一致性的场景。

　　说实线B 参数的生图模型跑在自己的服务器里，再看着它一张一张地吐出图片的时候，那种成就感和调 API 完全不同。

　　过程中我不断调试，我会更清楚知道，这个模型的能力边界。这种 AI 工程化的理解，不完全靠看Paper、看测评获得。绝知此事要躬行。