جنبًا إلى جنب
السرعة مع النماذج الشائعة
توكنات في الثانية لمحادثة واحدة، لكل شريحة بأكبر سعة ذاكرة لها (32 GB و 32 GB)، مع أفضل إصدار من النموذج يتسع فيها.
| النموذج | M5 | M6 |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 11–19 6 بت | 12–21 6 بت |
| gpt-oss-20b21B · 3.6B نشطة | 36–64 4.25 بت أصلية | 40–72 4.25 بت أصلية |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B نشطة | 41–72 4 بت | 45–80 4 بت |
| Qwen3.8 27B27B | 3–6 6 بت | 3–6 6 بت |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 3–6 2 بت جودة أقل | 3–6 2 بت جودة أقل |
| gpt-oss-120b117B · 5.1B نشطة | كبير جدًا | كبير جدًا |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B نشطة | كبير جدًا | كبير جدًا |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B نشطة | كبير جدًا | كبير جدًا |
أسئلة
- هل M6 أسرع من M5 في نماذج LLM؟
- تقرأ M6 الذاكرة أسرع من M5 بنحو 11% (170 مقابل 153 GB/s)، لذا تكتب أسرع بنحو 11% مع أي نموذج يتسع في كلتيهما. أما قراءة موجّه طويل فتعتمد على قدرة الحساب في وحدة الرسومات، وهو ما لا تغطيه هذه المقارنة.
- أيهما يشغّل نماذج أكبر، M5 أم M6؟
- لا هذه ولا تلك: كلتاهما تصلان إلى 32 GB. بهذه السعة تشغّل M5 جيدًا 28 و M6 29 من أصل 73 نموذج مفتوح؛ والأسرع منهما توصل عددًا أكبر منها إلى 10 توكنات في الثانية.
مقارنات أخرى
شريحة M5 للذكاء الاصطناعي المحلي · شريحة M6 للذكاء الاصطناعي المحلي · قارن كل النماذج · أفضل Mac لنماذج اللغة المحلية
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.