图 1 带有 Haring 风格人物的新天鹅堡。提示词要求恰好四种颜色；城堡、森林和天空保留了自然色调。画布上有一块灰色矩形遮住部分区域（原因未记录）。结论 总体评价 能力够用，其定价页面列有免费版。在 24 GB 的 M3 Pro 上，装上合适的模型后，出图又快又好看。薄弱环节是首次使用：测试者看到的模型列表没有给出大小、任务类型或硬件适配信息，而且他没能找到如何在已有结果上继续迭代。
是否适合测试者的使用场景 暂不继续使用（“不适合我，至少现在不适合”）。测试者没有找到明确的方式来修改已有图像，也看不懂各项控制，而迭代类工作他仍用云端对话模型。截图中出现但未评估的功能：Version History、Edit 工具、Image Interpreter。
测试者估计 装上合适的模型后效果不错：测试者报告在 M3 Pro 上每张图不到一分钟。 已观察 难的是走到这一步：模型列表没有大小或硬件适配信息，下载体积 11 到 16 GiB 且没有时间预估，把视频修复模型用于文字提示词时也没有任何警告。 测试者观点 测试者不会继续使用。他没找到修改图像的方式，也看不懂各项控制，但截图中可见的若干功能他并未评估。 评分卡 状态： 已完成 安装 4/5 通过 Mac App Store 安装，471 MB。未记录任何问题。 引导与模型选择 2/5 模型列表只有名称，没有大小、任务或硬件适配；首次启动时推荐了 FLUX.1，且没有内存提示。 核心功能 4/5 合适的模型跑起来后，出图质量好。图像内的文字是乱码；“严格只用四种颜色”的指令没有被遵守。 引导与迭代 2/5 测试者看不懂各项控制；没有找到修改结果的工作流程。 性能 4/5 每张图不到一分钟（测试者估计）；应用给出的 10 到 20 分钟预估针对的是另一个模型（SeedVR2 7B）。 文档 2/5 有占位图、残留的 “[old version]” 字样，在测试者看来内容浅显。 信任与隐私 不适用 未审计。应用声称在本地生成；离线运行未测试。 卸载 不适用 未测试。 评分是根据下方证据提出的建议值（1 = 差，5 = 很好），需由测试者确认。
测试详情
应用 Draw Things，开发者 Draw Things, Inc.。测试时的商店标题：“Offline AI Art” 已观察
版本 未记录
测试者 Hans Kuepper，PromptQuorum 创始人
开始时间 2026年10月6日 20:00（Europe/Berlin） 已观察
结束时间 未记录
硬件 MacBook Pro，Apple M3 Pro，24 GB 统一内存（笔记中写的是“24 GB VRAM”；Apple Silicon 共用同一个内存池） 已观察
系统 macOS，测试当日的最新正式版；具体版本号未记录
来源 Mac App Store。定价页面：drawthings.ai/pricing 已观察
商店页面 4.6 星，175 个评分，年龄分级 18+，照片与视频类第 8 名，471 MB 已观察
测试原因 在测试者的 Google Search Console 数据中，Draw Things 在过去 28 天的点击量排名第 4（排名范围未记录）。日语点击量高于英语；韩语第三，中文第四。 测试者估计
测试目标 笔记中未写明。据笔记推断：在 24 GB 的 Mac 上安装 Draw Things，让一个模型跑起来，生成图像，并尝试一项真实任务（为 PromptQuorum 制作一张头图）。 假设
使用的 AI 辅助 ChatGPT（公司调研、撰写提示词），Perplexity（针对 24 GB 的模型建议），Grok（未得到回答） 已观察 每条陈述都带有标签： 已观察 已测量 测试者估计 厂商声明 第三方 假设 测试者观点 测试者失误 标签含义
利益披露。 测试者创办了 PromptQuorum（promptquorum.com），一个介绍本地 AI 应用的内容网站和应用目录。Draw Things 在该网站上获得点击。笔记中没有与厂商联系、付款或赞助的记录。
原始笔记 PDF： 待补充
左右这次测试的六个时刻 总体来说，这个过程非常令人不满。[...] 你完全是在盲目摸索。
测试者笔记，由语音转写稍作整理。 测试经过 商店页面 已观察
测试者从 Mac App Store 下载了 Draw Things。页面显示 “Offline AI Art”，开发者 Draw Things, Inc.，4.6 星，175 个评分，年龄分级 18+，照片与视频类第 8 名，471 MB。
已观察
除了 “Offline AI Art” 之外，页面没有明确说明应用在本地运行。页面写明针对 M1、M2 和 M3 做了优化，没有提到更新的芯片（据测试者阅读所见）。
测试者观点
页面列出了技术规格但没有解释，限制条件也看不出来。
首次启动：三个步骤和一份很长的列表 已观察
欢迎对话框（共 3 步中的第 1 步，英文）要求选择模型来源：Cloud Compute（需要 Apple 登录）、通过 Draw Things 下载，或从本地存储导入。它推荐 FLUX.1，称其为 “mighty and popular”。
图 2 首次启动，第 1 步（共 3 步）。对话框推荐 FLUX.1，称其为 “mighty and popular” 模型；对内存需求只字未提。已观察
第 2 步（共 3 步）按名称和系列列出官方模型。每一行都没有文件大小、任务类型和硬件提示。列表上方有一个搜索框。
图 3 第 2 步（共 3 步）。每一行显示名称和系列标签。文件大小、任务类型和硬件适配均未显示。界面中有搜索框。测试者观点
没有任何地方说明哪些模型生成图片、哪些生成视频，它们有何区别，或者能否装进内存。测试者称这份列表“没完没了”，称这个过程是“盲目摸索”。
已观察
对测试者笔记的更正：笔记中写没有搜索窗口，而截图里有一个。因此这一发现仅限于缺少按大小、任务和硬件筛选的功能。
内存这堵墙 已观察
测试者在找能装进 24 GB 的模型。据下载对话框所读：一个约 32 GB 的 FLUX 模型，约 25 GB 的 Chrono Edit 14B，以及约 57 GB 的 LTX 2.3 22B distilled（6-bit）。这三个模型的对话框不在笔记中。
已测量
SeedVR2 7B 为 16,757.66 MiB（约 16.4 GiB），看起来够小，于是下载了它。
图 4 SeedVR2 7B 下载中：762 / 16,757 MiB（约 16.4 GiB）。对话框显示百分比和 MiB，没有剩余时间。可选的“图像保存位置”步骤就在其中。已观察
下载对话框显示百分比和 MiB，没有剩余时间。据测试者所述，模型下载期间应用的其余部分无法使用。
测试者观点
这么大的下载应该像大多数应用那样显示时间预估。
已观察
设置的第 3 步（共 3 步）询问生成的图像保存在哪里，与模型下载在同一个窗口内。该步骤标为可选。测试者问为什么它放在设置里。
定价、版本发布与文档 厂商声明
定价页面列出了 Free Edition：“Create prompts and download models from our servers to generate images locally and privately on your own device”，包含本地计算、模型下载、无限画布和本地 LoRA 训练。
假设
测试者分不清免费账户（“Community”）与 Free Edition 有什么区别。他的理解是：Free Edition 在你的 Mac 上运行，Community 增加有使用限额的云端计算。未经核实。
已观察
版本发布看起来很活跃：据测试者判断，大约每两个月一次发布。确切日期未记录。
已观察
文档包含 Basic UI、Models、LoRA、ControlNet、Textual inversion、Others、CoreML 和 Scripts 等页面。Basic UI 页面显示的是图片占位符，其目录中有一行 “[old version]”。
图 5 文档 “Basic UI” 页面：用图片占位符代替截图，页面目录中有一行 “[old version]”。测试者观点
文档内容浅显，默认读者已经知道 LoRA 是什么。
首次生成：一张灰色方块 已观察
提示词：“red ball please. with gold dot in middle”。应用显示预估时间为 11 分钟，测试者能听到电脑在工作。结果是一张纯灰色方块。
图 6 首次生成。提示词：“red ball please. with gold dot in middle”。结果：一张纯灰色方块。应用的预估时间约为 11 分钟。已观察
“Negative”提示词栏处于启用状态。测试者没有添加它，也不知道它为什么在那里。
已观察
第二次尝试使用了 ChatGPT 写的长提示词（新天鹅堡、Keith Haring 风格、恰好四种颜色）。几次尝试的时间预估约为 11、10 和 20 分钟。笔记没有说明这次尝试的结果；测试者随后开始查找原因。
假设
测试者推断预估时间与提示词无关。只有三个数据点；该预估也可能反映的是所选的模型。
查找原因 已观察
应用将 SeedVR2 7B 描述为一步扩散视频修复模型。两次图片尝试选用的都是它。
图 7 应用自己对前两次尝试所用模型的描述：“one-step diffusion video restoration model”。测试者观点
应用本应提示该模型不适用于文字提示词。笔记中没有报告任何警告。
询问其他 AI 第三方
Grok 没有回答，Perplexity 回答了。针对 24 GB 的 MacBook，它将 ERNIE Image Turbo 1.0（6-bit S 和 8-bit S）列为最稳妥的图像模型，将 SeedVR2 7B 列为用于放大和修复的模型。它认为 LTX-2.3 22B distilled（6-bit）用于短时、低分辨率视频属于实验性质，并建议不要使用 [dev] 版 LTX 模型和完整的 ERNIE Base 模型。其信息来源在此未作核查。
图 8 首次下载后的模型下拉菜单：SeedVR2 7B 是唯一的本地模型；官方模型按名称列出，旁边有云端下载图标。测试者观点
应用本应提供这个功能：输入你的硬件，得到预先筛选好的列表。
跑起来了 已测量
测试者下载了 ERNIE Image Turbo 1.0（8-bit S）：11,644.41 MiB，约 11.4 GiB，共 3 个文件。
图 9 ERNIE Image Turbo 1.0（8-bit S）：6,014 / 11,644 MiB（约 11.4 GiB），第 1 个文件（共 3 个）。同样没有剩余时间显示。假设
这被视为后续图像所用的模型。笔记中没有写出它的名称。
已观察
新天鹅堡的提示词生成了一座可辨认的城堡，配有 Haring 风格的人物和放射线（见本页顶部）。岩石、森林和天空仍保留自然色调，因此“恰好四种颜色”的指令没有达成。
已观察
生成的房车看起来很逼真，但车身侧面的文字是无意义的乱码。提示词未记录。
图 10 生成的房车。车身和环境看起来很逼真；侧面的文字不是真正的文字。提示词未记录。一项真实任务：为 PromptQuorum 制作头图 已观察
测试者要求生成一张头图，把 PromptQuorum 呈现为“全球领先的本地 LLM 与本地 AI 应用目录”（“the world's leading directory for local LLM and local AI apps”）。第一次尝试使用了很长的提示词（长度计数器显示 3,670），生成了一张深色界面拼贴图，其中有多处标签是乱码。
已观察
更改设置后，输出变成了多彩噪点。面板中 Text Guidance 显示为 45.5。
图 11 更改设置后，输出是多彩噪点。面板中 Text Guidance 显示为 45.5。原因未单独验证。假设
较高的 guidance 值导致了噪点。原因没有被单独验证。
测试者估计
用测试者的话说，调低“iteration”设置有帮助。
已观察
换成较短的提示词（计数器显示 51）后，标题变得可读。较小的标签仍是乱码。
图 12 最后一次 PromptQuorum 头图尝试：一幅干净的插画，标题正确。较小的标签（如 “Platforms” 和 “Operating Systems”）仍有部分是乱码。迭代与控制 测试者观点
测试者没有找到像前沿对话模型那样说出“保留这张图，只改这一处”的办法。要开始新的图像，他是手动删掉旧提示词的。
已观察
截图中可见 Version History（含 “Generated image” 和 “Cleared canvas” 条目）、“Edit” 按钮、Canvas Tools、Image Interpreter 和 CLIP Score。这些都没有评估。
测试者观点
第一次使用的用户看不懂这些控制，控制与模型之间的关系也不清楚。面板里确有说明文字，并注明控制是叠加在模型之上的附加文件。
图 13 Control Inputs 面板。面板中有说明文字；测试者仍觉得这些控制及其与模型的关系不清楚。结论 测试者观点
测试者不会继续使用该应用，尽管它是免费的。原因：没有简易模式，结果很难调整，也不清楚如何套用统一风格，或引导系统生成某一张确切的图。
假设
测试者认为本地模型可以生成云端模型会拒绝的图片，这一看法未经测试。
测试者观点
“不适合我，至少现在不适合。”他可能缺少驾驭这类工具所需的知识。
官方说法与测试者所见 说法 来源 所见 标签 “Offline AI Art”；在你自己的设备上私密地生成图像 商店页面；定价页面 模型是通过应用从 Draw Things 的服务器下载的。生成在 Mac 上运行（测试者能听到它在工作）。离线运行未测试。 已观察 针对 Apple Silicon 优化，尤其是 M1、M2 和 M3 商店页面，据测试者阅读所见 测试者读到的文字中没有提到更新的芯片。应用在 M3 Pro 上运行。 已观察 FLUX.1 “mighty and popular” 欢迎对话框 对于只有 24 GB 内存的测试者，FLUX 的下载体积约为 32 GB。对话框没有显示适配警告。 已观察 Free Edition 在本地生成 定价页面 笔记中没有提到付费墙。测试者的理解是所有功能都在免费应用中。未经核实。 假设 预估时间约 11 分钟 应用，首次生成 第一个结果是一张灰色方块。换用另一个模型后，测试者报告每张图不到一分钟。 测试者估计
能装进 24 GB 吗？ 24 GB 内存
FLUX（具体版本未记录） 约 32 GB 高于 24 GB 已观察 LTX 2.3 22B distilled，6-bit 约 57 GB 高于 24 GB 已观察 Chrono Edit 14B 约 25 GB 高于 24 GB 已观察 SeedVR2 7B（修复模型） 16,757.66 MiB = 16.4 GiB 低于 24 GB 已测量 ERNIE Image Turbo 1.0,8-bit S 11,644.41 MiB = 11.4 GiB 低于 24 GB 已测量 下载体积不等于运行时内存。应用可能按需加载权重，实际表现还取决于量化方式和分辨率（假设，依据上文第三方回答）。前三个体积是测试者口头读出的，单位为 GB。
使用记录 # 任务 模型 结果 用时 状态 图 1 红球加金点（文生图） SeedVR2 7B 纯灰色方块 应用预估约 11 分钟；未计时 失败 图 6 2 新天鹅堡，Haring 风格，恰好四种颜色 SeedVR2 7B 结果未说明；测试者随后开始调查模型（推测为失败） 应用预估 10 到 20 分钟 失败 - 3 同一条新天鹅堡提示词 ERNIE Image Turbo 1.0，推测为 8-bit S 可辨认的城堡，配有 Haring 风格人物；配色不限于四种颜色 不到 1 分钟（测试者估计） 部分完成 图 1 4 其他提示词：房车、海滩上的大教堂 同上（推测） 场景逼真；房车上的文字是无意义的乱码；提示词未记录 不到 1 分钟（测试者估计） 部分完成 图 10 , 图 14 5 PromptQuorum 头图 同上（推测） 布局不错；标签是乱码；只有换成较短的提示词，标题才可读 未记录 部分完成 图 15 , 图 16 , 图 12 6 调整设置以改善文字 同上（推测） Text Guidance 为 45.5 时出现多彩噪点 未记录 失败 图 11 7 修改已有图像 - 测试者没有找到相应的工作流程 - 未完成 - 8 弄懂各项控制输入 - 测试者没有弄懂 - 未完成 图 13
测试者出错的地方 测试者失误 为文生图选用了 SeedVR2 7B，而它是一个视频修复模型。应用自己的描述已经说明了它是什么。 测试者失误 在读它的描述之前，用该模型运行了两条提示词。 测试者失误 写下模型列表没有搜索功能。截图中有一个搜索框。 测试者失误 在没有评估 Version History、Edit 工具或 Image Interpreter 的情况下就对迭代功能下了判断，而这些在他的截图中都可以看到。 测试者失误 记录中留有空缺：应用版本、macOS 版本、结束时间、两张图的提示词，以及后续图像所用的模型。 假设 对扩散模型而言，严格的四色指令总体上很难做到，所以这次未达成未必是 Draw Things 特有的问题。 发现清单 全部 已观察 已测量 测试者估计 厂商声明 第三方 假设 测试者观点 测试者失误
编号 发现项 类别 标签 严重程度 图 DT-01 模型列表显示名称和系列标签，但没有大小、任务类型或硬件适配信息。 引导 已观察 高 图 3 DT-02 欢迎对话框推荐 FLUX.1 却没有任何内存提示；测试者读到的下载体积（约 25 到 57 GB）都超过了他的 24 GB 内存。 引导 已观察 高 图 2 DT-03 没有防护措施阻止把视频修复模型用于文字提示词；结果是一张灰色方块。 核心功能 已观察 高 图 6 , 图 7 DT-04 下载对话框显示百分比和 MiB，但没有剩余时间。 使用体验 已观察 中 图 4 , 图 9 DT-05 据测试者所述，模型下载期间应用无法使用。 使用体验 已观察 中 - DT-06 可选的“图像保存位置”步骤位于模型下载的设置流程之内。 使用体验 已观察 低 图 4 DT-07 应用对错误模型给出的预估是 10 到 20 分钟；对正确模型，据报告不到一分钟。 性能 测试者估计 中 图 6 DT-08 严格的四色指令没有被遵守。 核心功能 已观察 中 图 1 DT-09 图像内渲染的文字是乱码（房车、头图标签）。 核心功能 已观察 中 图 10 , 图 12 DT-10 更改设置（可见 Text Guidance 为 45.5）与噪点输出同时出现；原因未单独验证。 核心功能 假设 低 图 11 DT-11 控制项带有说明文字，但测试者仍觉得不清楚，包括它们与模型的关系。 使用体验 测试者观点 中 图 13 DT-12 测试者没有找到如何修改已有图像。Version History 和 Edit 工具确实存在，但未评估。 使用体验 测试者观点 中 - DT-13 文档显示图片占位符和残留的 “[old version]” 字样；在测试者看来内容浅显。 文档 已观察 中 图 5 DT-14 测试者分不清 Free Edition 与 Community 账户的区别。 定价 测试者观点 低 - DT-15 据测试者所述，商店页面只提到 M1 到 M3。 可发现性 已观察 低 - DT-16 据测试者所述，版本大约每两个月发布一次。 维护 已观察 正面 - DT-17 合适的模型跑起来后，测试者评价画面质量很棒、速度很快。 核心功能 测试者观点 正面 图 1
严重程度指对第一次使用的用户的影响。为建议值，并非实测。
适合谁 可能适合 假设 已经知道自己想用哪个扩散模型、并想要一个免费本地图像生成器的 Mac 用户。 厂商声明 想要无限画布和本地 LoRA 训练的用户（定价页面列有这些功能）。 可能不适合 假设 期望应用引导自己选到适合其硬件的模型的首次使用者。 测试者观点 想以类似对话的方式逐步修改图片的用户，正如测试者的体会。 复测。 当模型列表显示大小或硬件适配信息时，或在下一个大版本发布后重新测试。测试者表示“也许以后再试”；间隔 3 到 6 个月可以覆盖数次发布（假设）。
它就是一个简单的图片生成器，在我这台 24 GB 的 MacBook 上做得非常好，速度很快。还不错，但也就这样了。
测试者笔记，由语音转写稍作整理。 常见问题 Draw Things 能在 24 GB 的 Mac 上运行吗？ 能，前提是装了合适的模型。在搭载 M3 Pro 和 24 GB 内存的 MacBook Pro 上，据测试者称，ERNIE Image Turbo 1.0（8-bit S，约 11.4 GiB）出图不到一分钟。约 25 到 57 GB 的下载（FLUX、Chrono Edit 14B、LTX 2.3 22B distilled）比他的内存还大；不过下载大小不等于运行时内存。 测试者估计
在 Draw Things 里应该先用哪个模型？ 这次测试不推荐具体模型。测试者最先选的 SeedVR2 7B 是视频修复模型，对文本提示词返回了灰色方块。ERNIE Image Turbo 1.0（8-bit S）则可以用。一位第三方助手把它列为 24 GB 下最稳妥的图像模型之一；这一点未经核实。 已观察
Draw Things 免费吗？ 其定价页面列出了在本地生成图像的免费版（Free Edition）。测试者没有发现付费墙，但分不清免费账户（'Community'）与免费版有什么区别。未核实。 厂商声明
Draw Things 能修改已有的图像吗？ 测试者没有找到能说出'保留这张图，只改这一处'的办法。Version History 和编辑工具在应用中可见，但没有评估。 已观察
开发方背景 非上手测试内容。以下来自测试者粘贴到笔记中的 ChatGPT 调研，其中没有任何一项为本次测试而核实。
第三方 Draw Things, Inc. 被描述为由 Liu Liu 创办并主导。该应用于 2022 年 11 月作为免费 iPhone 应用推出，在本地运行 Stable Diffusion（据 ChatGPT 引述，来源标注为 Ars Technica）。 第三方 一家公司数据库的资料称其为自筹资金（bootstrapped），员工 1 至 5 人，总部位于旧金山。未发现公开披露的机构融资。ChatGPT 本身提醒说，私人融资可能未被披露（来源标注为 ToolJunction）。 第三方 据报告，一个社区 GitHub 仓库约有 578 颗星、2,100 多次提交和 71 个发布版本（来源标注为 Swift Package Index）。 第三方 有工程类文章被引用，涉及自研的 Swift 推理栈和 Metal FlashAttention 方面的工作（来源标注为 Medium）。 测试中的更多图片 图 14 生成的热带海滩上的哥特式大教堂。提示词未记录。图 15 第一次 PromptQuorum 头图尝试，使用长提示词（长度计数器显示 3,670）。布局很吸引人；多处标签是乱码。图 16 较短的提示词（计数器显示 51）。标题现在可读；较小的标签仍是乱码。如何理解标签
已观察 在应用、截图或测试者笔记中亲眼所见。
已测量 从对话框、计数器或工具中读取的数值，并给出了该数字。
测试者估计 测试者自己的估计；未计时或计数。
厂商声明 由应用、其商店页面或其网站所述；未经核实。
第三方 来自其他来源（AI 助手、文章）；此处未核实。
假设 一种推断，可能有误。
测试者观点 测试者的判断或看法。
测试者失误 测试者出错或遗漏之处。 资料来源 测试者的上手测试笔记，始于 2026年10月6日（原始文档；原始笔记的 PDF 待补充）。 Mac App Store 页面和 drawthings.ai/pricing，由测试者查看并粘贴。 测试者粘贴的 ChatGPT 公司调研。其中引用的来源：Ars Technica、ToolJunction、Product Hunt、Swift Package Index、Medium。 测试者粘贴的 Perplexity 回答，内容为适合 24 GB Mac 的模型。 测试编号 pq-test-draw-things-2026-10-06 · 测试标准 v0.1 · 原始笔记 PDF：待补充
