ما أفضل نموذج LLM لجهاز Mac بذاكرة 8 GB؟

من بين النماذج التي لها Intelligence Index منشور، يحقق MiniCPM5 2B أعلى درجة بين ما يعمل جيدًا في 8 GB (8 بت). وأكبر ما يعمل جيدًا هو Granite 4.2 8B.

هل تكفي 8 GB للذكاء الاصطناعي المحلي على Mac؟

16 من أصل 73 نموذج مفتوح هنا تعمل فيها جيدًا بدقة 4 بت أو أعلى. يسمح macOS افتراضيًا لوحدة الرسومات باستخدام نحو 6 GB منها؛ ويجب أن يتسع النموذج وسياقه ضمن ذلك.

هل يشغّل Mac بذاكرة 8 GB نموذج gpt-oss-20b؟

لا: يحتاج إلى أكثر من 6 GB التي تستطيع وحدة الرسومات استخدامها افتراضيًا.

أفضل نماذج LLM المحلية لجهاز Mac بذاكرة 8 GB (M1 إلى M3)

أجهزة Mac بذاكرة 8 GB

عدد الشرائح من M1 إلى M3 التي تأتي بذاكرة 8 GB: 3. افتح أيًّا منها لترى قائمتها وسرعاتها.

تعمل جيدًا 21

يتسع مع مساحة للسياق، بسرعة 10 توكنات أو أكثر في الثانية على M2.

النموذج	الإصدار	الذاكرة	M1	M2
MiniCPM5 2B2.52B · الذكاء 12.5	8 بت	2.7 GB	11–20	17–30
Granite 4.2 8B8B · الذكاء 11.1	4 بت	4.5 GB	7–12	10–18
Granite 4.2 3B3B · الذكاء 9.1	8 بت	3.2 GB	10–17	14–25
Gemma 4 E4B8B · الذكاء 8.9	4 بت	4.5 GB	12–22	18–32
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · الذكاء 4.8	8 بت	4.2 GB	10–17	11–19
Llama 3.1 8B Instruct8B	4 بت	4.5 GB	7–12	10–18
Gemma 4 E2B5.1B	6 بت	4.1 GB	16–29	24–42
Qwen3.5 4B4B	8 بت	4.3 GB	13–24	10–19
Phi-4 mini instruct3.8B	8 بت	4 GB	10–18	11–20
Llama 3.2 3B Instruct3.21B	8 بت	3.4 GB	12–21	13–24
SmolLM3 3B3B	8 بت	3.2 GB	10–17	14–25
LFM2.5 2.6B2.69B	8 بت	2.9 GB	11–19	16–28
Qwen3.5 2B2B	8 بت	2.1 GB	15–26	21–38
Llama 3.2 1B Instruct1.23B	8 بت	1.3 GB	24–42	35–62
Qwen3.5 0.8B0.8B	8 بت	0.9 GB	34–60	50–89
Qwen3 0.6B0.6B	8 بت	0.6 GB	51–91	75–133
Qwen3.5 9B9B · الذكاء 11.2	3 بت جودة أقل	3.9 GB	8–14	12–21
Ministral 3 8B8.9B · الذكاء 5.5	3 بت جودة أقل	3.9 GB	8–14	12–21
Phi-4 (14B)14B	2 بت جودة أقل	4.4 GB	7–12	10–18
Gemma 4 12B Unified12B	2 بت جودة أقل	3.7 GB	8–15	12–22
Qwen3 8B8.2B	3 بت جودة أقل	3.6 GB	9–15	13–22

تتسع بالكاد 1

يحتاج إلى معظم الذاكرة تقريبًا: ارفع حد ذاكرة وحدة الرسومات وأبقِ السياق قصيرًا.

النموذج	الإصدار	الذاكرة	M1	M2
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B	2 بت جودة أقل	4.7 GB	7–12	10–17

كبيرة جدًا 51

يحتاج إلى أكثر من 8 GB من الذاكرة، حتى بدقة 2 بت.

أسئلة

ما أفضل نموذج LLM لجهاز Mac بذاكرة 8 GB؟: من بين النماذج التي لها Intelligence Index منشور، يحقق MiniCPM5 2B أعلى درجة بين ما يعمل جيدًا في 8 GB (8 بت). وأكبر ما يعمل جيدًا هو Granite 4.2 8B.
هل تكفي 8 GB للذكاء الاصطناعي المحلي على Mac؟: 16 من أصل 73 نموذج مفتوح هنا تعمل فيها جيدًا بدقة 4 بت أو أعلى. يسمح macOS افتراضيًا لوحدة الرسومات باستخدام نحو 6 GB منها؛ ويجب أن يتسع النموذج وسياقه ضمن ذلك.
هل يشغّل Mac بذاكرة 8 GB نموذج gpt-oss-20b؟: لا: يحتاج إلى أكثر من 6 GB التي تستطيع وحدة الرسومات استخدامها افتراضيًا.

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.