ما أفضل نموذج LLM لشريحة M1 بذاكرة 8 GB؟

من بين النماذج التي لها Intelligence Index منشور، يحقق MiniCPM5 2B أعلى درجة بين ما يعمل هنا جيدًا: 8 بت، بنحو 11–20 توكن في الثانية. وأكبر ما يعمل جيدًا هو Gemma 4 E4B.

هل تشغّل شريحة M1 بذاكرة 8 GB نموذج Llama 3.3 70B؟

لا: حتى بدقة 2 بت يحتاج إلى أكثر من 6 GB التي تستطيع وحدة الرسومات استخدامها افتراضيًا.

ما نماذج LLM التي تشغّلها شريحة M1 بذاكرة 8 GB؟

تعمل جيدًا 14

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

النموذج	الإصدار	الذاكرة	توكن/ثانية
MiniCPM5 2B2.52B · الذكاء 12.5	8 بت	2.7 GB	11–20
Granite 4.2 3B3B · الذكاء 9.1	8 بت	3.2 GB	10–17
Gemma 4 E4B8B · الذكاء 8.9	4 بت	4.5 GB	12–22
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · الذكاء 4.8	6 بت	3.2 GB	10–17
Gemma 4 E2B5.1B	6 بت	4.1 GB	16–29
Qwen3.5 4B4B	4 بت	2.3 GB	13–24
Phi-4 mini instruct3.8B	6 بت	3.1 GB	10–18
Llama 3.2 3B Instruct3.21B	6 بت	2.6 GB	12–21
SmolLM3 3B3B	8 بت	3.2 GB	10–17
LFM2.5 2.6B2.69B	8 بت	2.9 GB	11–19
Qwen3.5 2B2B	8 بت	2.1 GB	15–26
Llama 3.2 1B Instruct1.23B	8 بت	1.3 GB	24–42
Qwen3.5 0.8B0.8B	8 بت	0.9 GB	34–60
Qwen3 0.6B0.6B	8 بت	0.6 GB	51–91

تعمل، لكن ببطء 7

يتسع، لكن بأقل من 10 توكنات في الثانية: مناسب للمهام الدفعية، وبطيء للمحادثة.

النموذج	الإصدار	الذاكرة	توكن/ثانية
Granite 4.2 8B8B · الذكاء 11.1	4 بت	4.5 GB	7–12
Llama 3.1 8B Instruct8B	4 بت	4.5 GB	7–12
Qwen3.5 9B9B · الذكاء 11.2	3 بت جودة أقل	3.9 GB	8–14
Ministral 3 8B8.9B · الذكاء 5.5	3 بت جودة أقل	3.9 GB	8–14
Phi-4 (14B)14B	2 بت جودة أقل	4.4 GB	7–12
Gemma 4 12B Unified12B	2 بت جودة أقل	3.7 GB	8–15
Qwen3 8B8.2B	3 بت جودة أقل	3.6 GB	9–15

تتسع بالكاد 1

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

النموذج	الإصدار	الذاكرة	توكن/ثانية
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B	2 بت جودة أقل	4.7 GB	7–12

كبيرة جدًا 51

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

أجهزة Mac أخرى

كل أجهزة Mac بذاكرة 8 GB، من أي شريحة.

شريحة M1 بذاكرة أكبر أو أصغر:

16 GBتعمل جيدًا: 14

شرائح قريبة:

وجهًا لوجه:

قارنها بأي Mac أو وحدة رسومات · شريحة M1 للذكاء الاصطناعي المحلي · أفضل Mac لنماذج اللغة المحلية · كل أجهزة Mac

أسئلة

ما أفضل نموذج LLM لشريحة M1 بذاكرة 8 GB؟: من بين النماذج التي لها Intelligence Index منشور، يحقق MiniCPM5 2B أعلى درجة بين ما يعمل هنا جيدًا: 8 بت، بنحو 11–20 توكن في الثانية. وأكبر ما يعمل جيدًا هو Gemma 4 E4B.
هل تشغّل شريحة M1 بذاكرة 8 GB نموذج Llama 3.3 70B؟: لا: حتى بدقة 2 بت يحتاج إلى أكثر من 6 GB التي تستطيع وحدة الرسومات استخدامها افتراضيًا.
ما سرعة gpt-oss-20b على شريحة M1؟: لا يتسع في 8 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.