أجهزة Mac بذاكرة 64 GB
- M5 Max614 GB/s
- M5 Pro307 GB/s
- M4 Max546 GB/s
- M4 Pro273 GB/s
- M3 Max400 GB/s
- M2 Ultra800 GB/s
- M2 Max400 GB/s
- M1 Ultra800 GB/s
- M1 Max400 GB/s
عدد الشرائح من M1 إلى M5 التي تأتي بذاكرة 64 GB: 9. افتح أيًّا منها لترى قائمتها وسرعاتها.
تعمل جيدًا 47
يتسع مع مساحة للسياق، بسرعة 10 توكنات أو أكثر في الثانية على M1 Ultra.
| النموذج | الإصدار | الذاكرة | M4 Pro | M1 Ultra |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B27B · الذكاء 33.7 | 8 بت | 28.7 GB | 4–8 | 13–22 |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B نشطة · الذكاء 21.4 | 4 بت | 41.6 GB | 24–43 | 71–125 |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B نشطة · الذكاء 18.2 | 8 بت | 37.2 GB | 38–68 | 113–200 |
| Muse Glimmer 30B29.6B · الذكاء 17.5 | 8 بت | 31.5 GB | 4–7 | 11–20 |
| Gemma 4 31B30.7B · الذكاء 14.7 | 8 بت | 32.6 GB | 4–7 | 11–20 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B نشطة · الذكاء 12.9 | 8 بت | 31.9 GB | 38–68 | 113–200 |
| Granite 4.2 30B30B · الذكاء 12.7 | 8 بت | 31.9 GB | 4–7 | 11–20 |
| MiniCPM5 2B2.52B · الذكاء 12.5 | 8 بت | 2.7 GB | 45–81 | 133–237 |
| Qwen3.5 9B9B · الذكاء 11.2 | 8 بت | 9.6 GB | 13–23 | 38–67 |
| Granite 4.2 8B8B · الذكاء 11.1 | 8 بت | 8.5 GB | 14–26 | 42–75 |
| Granite 4.2 3B3B · الذكاء 9.1 | 8 بت | 3.2 GB | 38–68 | 113–200 |
| gpt-oss-20b21B · 3.6B نشطة · الذكاء 9 | 4.25 بت أصلية | 13.8 GB | 65–115 | 189–337 |
| Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B نشطة · الذكاء 8.9 | 8 بت | 31.9 GB | 33–59 | 97–173 |
| Gemma 4 E4B8B · الذكاء 8.9 | 8 بت | 8.5 GB | 26–46 | 75–133 |
| Ministral 3 8B8.9B · الذكاء 5.5 | 8 بت | 9.5 GB | 13–23 | 38–67 |
| Nemotron 3 Nano 4B3.97B · الذكاء 4.8 | 8 بت | 4.2 GB | 29–52 | 86–152 |
| Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B نشطة | 8 بت | 32.4 GB | 35–62 | 103–183 |
| GLM-4.7 Flash30B · 3B نشطة | 8 بت | 31.9 GB | 38–68 | 113–200 |
| Qwen3.6 27B27B | 8 بت | 28.7 GB | 4–8 | 13–22 |
| Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B نشطة | 8 بت | 26.8 GB | 31–55 | 90–160 |
| Devstral Small 2 (24B)24B | 8 بت | 25.5 GB | 5–9 | 14–25 |
| Magistral Small 1.2 (2509)24B | 8 بت | 25.5 GB | 5–9 | 14–25 |
| Mistral Small 3.2 (24B)24B | 8 بت | 25.5 GB | 5–9 | 14–25 |
| LFM2.5 24B A2B24B · 2B نشطة | 8 بت | 25.5 GB | 59–104 | 171–305 |
| Phi-4 Reasoning Vision 15B15B | 8 بت | 15.9 GB | 10–18 | 23–40 |
| Phi-4 (14B)14B | 8 بت | 14.9 GB | 11–19 | 24–43 |
| Gemma 4 12B Unified12B | 8 بت | 12.7 GB | 10–17 | 28–50 |
| Qwen3 8B8.2B | 8 بت | 8.7 GB | 14–25 | 41–74 |
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 8 بت | 8.5 GB | 14–26 | 42–75 |
| Gemma 4 E2B5.1B | 8 بت | 5.4 GB | 51–91 | 150–267 |
| Qwen3.5 4B4B | 8 بت | 4.3 GB | 29–51 | 84–149 |
| Phi-4 mini instruct3.8B | 8 بت | 4 GB | 31–55 | 90–160 |
| Llama 3.2 3B Instruct3.21B | 8 بت | 3.4 GB | 36–64 | 106–188 |
| SmolLM3 3B3B | 8 بت | 3.2 GB | 38–68 | 113–200 |
| LFM2.5 2.6B2.69B | 8 بت | 2.9 GB | 42–75 | 124–221 |
| Qwen3.5 2B2B | 8 بت | 2.1 GB | 59–104 | 171–305 |
| Llama 3.2 1B Instruct1.23B | 8 بت | 1.3 GB | 95–168 | 277–492 |
| Qwen3.5 0.8B0.8B | 8 بت | 0.9 GB | 137–243 | 400–711 |
| Qwen3 0.6B0.6B | 8 بت | 0.6 GB | 205–364 | 600–1067 |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B نشطة · الذكاء 15.6 | 2 بت جودة أقل | 38.1 GB | 40–70 | 116–206 |
| gpt-oss-120b117B · 5.1B نشطة · الذكاء 11.6 | 2 بت جودة أقل | 36.6 GB | 77–137 | 225–400 |
| Mistral Small 4 (119B)119B · 6.5B نشطة · الذكاء 11.3 | 2 بت جودة أقل | 37.2 GB | 61–109 | 180–320 |
| Qwen3 Coder Next80B · 3B نشطة · الذكاء 9.2 | 3 بت جودة أقل | 35 GB | 95–168 | 277–492 |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B نشطة · الذكاء 6.5 | 2 بت جودة أقل | 34.1 GB | 23–41 | 68–121 |
| Ornith 1.5 122B122B · 10B نشطة | 2 بت جودة أقل | 38.1 GB | 40–70 | 116–206 |
| Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B نشطة | 2 بت جودة أقل | 37.5 GB | 32–57 | 95–168 |
| GLM-4.5 Air106B · 12B نشطة | 2 بت جودة أقل | 33.1 GB | 32–57 | 95–168 |
تعمل، لكن ببطء 3
يتسع، لكن بأقل من 10 توكنات في الثانية: مناسب للمهام الدفعية، وبطيء للمحادثة.
| النموذج | الإصدار | الذاكرة | M4 Pro | M1 Ultra |
|---|---|---|---|---|
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 4 بت | 39.4 GB | 3–6 | 9–16 |
| Mistral Medium 3.5 (128B)128B · الذكاء 14.2 | 2 بت جودة أقل | 40 GB | 3–5 | 9–16 |
| Devstral 2 (123B)123B | 2 بت جودة أقل | 38.4 GB | 3–6 | 9–17 |
كبيرة جدًا 23
يحتاج إلى أكثر من 64 GB من الذاكرة، حتى بدقة 2 بت.
- MiMo V2.6 Pro1,020B
- Kimi K32,800B
- MiMo V2.6 Flash309B
- Kimi K2.7 Code1,000B
- Kimi K2.61,000B
- DeepSeek V4.1 Flash 1017552B
- GLM-5.3744B
- GLM-5.3 Flash320B
- Qwen3.8 2.4T A95B2,400B
- Qwen3.8 Flash Next180B
- Muse Spark Open816B
- DeepSeek V4 Pro 08131,600B
- Beam 1.0501B
- MiniMax M3428B
- Inkling Small276B
- Hy3295B
- Inkling975B
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B550B
- Qwen3.5 397B A17B397B
- Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B
- Mistral Large 3 (675B)675B
- DeepSeek V4 Flash 0731284B
- MiniMax M2.7230B
أسئلة
- ما أفضل نموذج LLM لجهاز Mac بذاكرة 64 GB؟
- من بين النماذج التي لها Intelligence Index منشور، يحقق Qwen3.8 27B أعلى درجة بين ما يعمل جيدًا في 64 GB (8 بت). وأكبر ما يعمل جيدًا هو Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B. وللبرمجة: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct.
- هل تكفي 64 GB للذكاء الاصطناعي المحلي على Mac؟
- 39 من أصل 73 نموذج مفتوح هنا تعمل فيها جيدًا بدقة 4 بت أو أعلى. يسمح macOS افتراضيًا لوحدة الرسومات باستخدام نحو 48 GB منها؛ ويجب أن يتسع النموذج وسياقه ضمن ذلك.
- هل يشغّل Mac بذاكرة 64 GB نموذج gpt-oss-20b؟
- نعم، بدقة 4.25 بت أصلية، بنحو 65–115 توكن في الثانية على M4 Pro و 189–337 على M1 Ultra.
سعات أخرى: 8 GB · 16 GB · 18 GB · 24 GB · 32 GB · 36 GB · 48 GB · 64 GB · 96 GB · 128 GB · 192 GB · 256 GB · 512 GB
شغّلها بـ MLX Harness (مجاني ومفتوح المصدر) أو بـ mlx-lm من Apple في Terminal: خطوة بخطوة.
كيف حسبنا ذلك
الذاكرة: معاملات النموذج بدقة 8 أو 6 أو 4 أو 3 أو 2 بت لكل وزن، إضافة إلى مقاييس المجموعات في MLX (نصف بت لكل وزن)، أو صيغته الأصلية، مع مساحة للسياق فوق ذلك. افتراضيًا، يسمح macOS لوحدة الرسومات باستخدام نحو 75% من الذاكرة الموحّدة. السرعة: عرض نطاق الذاكرة مقسومًا على البايتات المقروءة لكل توكن هو الحد الأقصى لمحادثة واحدة؛ وفي اختبارات الأداء العلنية لـ llama.cpp على Apple Silicon تبلغ التشغيلات الفعلية نحو 45% إلى 80% منه، وهو النطاق المعروض. هذه تقديرات، لا قياسات: قِس جهاز Mac الخاص بك على MLX Bench. أرقام النماذج من البطاقة الرسمية لكل نموذج، وأرقام الشرائح من المواصفات التقنية لـ Apple. آخر تحقق: 2026-10-19. البيانات نفسها في mlx.app/compare.