حسب سعة الذاكرة
| الذاكرة | تعمل جيدًا | الأكبر بين ما يعمل جيدًا | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 8 GB68 GB/s | 14 | Gemma 4 E4B | كبير جدًا |
| 16 GB68 GB/s | 14 | Gemma 4 E4B | 19–34 tok/s |
الطرازات: MacBook Air (M1, 2020). لا تتوفر كل سعة ذاكرة مع كل طراز؛ وتذكر المواصفات التقنية لـ Apple ما يأتي به كل طراز.
أسئلة
- هل MacBook Air بشريحة M1 جيد لتشغيل نماذج LLM محليًا؟
- بذاكرة 16 GB يشغّل جيدًا 14 من أصل 73 نموذج مفتوح، حتى Gemma 4 E4B، ويكتب نحو 19–34 توكن في الثانية مع gpt-oss-20b. تقرأ شريحة M1 الذاكرة بسرعة 68 GB/s، وهي التي تحدد سرعة الكتابة.
- كم ينبغي أن تكون ذاكرة MacBook Air بشريحة M1 للذكاء الاصطناعي؟
- بذاكرة 8 GB تعمل جيدًا نماذج مفتوحة عددها 14؛ وبذاكرة 16 GB عددها 14، حتى Gemma 4 E4B. والذاكرة تحدد النماذج التي تتسع، ولا يمكن ترقيتها لاحقًا.
أجهزة Mac أخرى
MacBook Air بشرائح أخرى:
أجهزة Mac أخرى بشريحة M1:
وجهًا لوجه:
شريحة M1 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.