حسب سعة الذاكرة
| الذاكرة | تعمل جيدًا | الأكبر بين ما يعمل جيدًا | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 16 GB200 GB/s | 22 | Phi-4 Reasoning Vision 15B | 56–100 tok/s |
| 32 GB200 GB/s | 30 | Qwen3.6 35B A3B | 47–84 tok/s |
الطرازات: Mac mini (2023). لا تتوفر كل سعة ذاكرة مع كل طراز؛ وتذكر المواصفات التقنية لـ Apple ما يأتي به كل طراز.
أسئلة
- هل Mac mini بشريحة M2 Pro جيد لتشغيل نماذج LLM محليًا؟
- بذاكرة 32 GB يشغّل جيدًا 30 من أصل 73 نموذج مفتوح، حتى Qwen3.6 35B A3B، ويكتب نحو 47–84 توكن في الثانية مع gpt-oss-20b. تقرأ شريحة M2 Pro الذاكرة بسرعة 200 GB/s، وهي التي تحدد سرعة الكتابة.
- كم ينبغي أن تكون ذاكرة Mac mini بشريحة M2 Pro للذكاء الاصطناعي؟
- بذاكرة 16 GB تعمل جيدًا نماذج مفتوحة عددها 22؛ وبذاكرة 32 GB عددها 30، حتى Qwen3.6 35B A3B. والذاكرة تحدد النماذج التي تتسع، ولا يمكن ترقيتها لاحقًا.
أجهزة Mac أخرى
Mac mini بشرائح أخرى:
أجهزة Mac أخرى بشريحة M2 Pro:
وجهًا لوجه:
شريحة M2 Pro للذكاء الاصطناعي المحلي · أفضل Mac لنماذج اللغة المحلية · كل أجهزة Mac
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.