الذاكرة بكل دقة
| الإصدار | الأوزان | مع السياق | أصغر Mac |
|---|---|---|---|
| 8 بت | 42.3 GB | 45.7 GB | 64 GB |
| 6 بت | 32.3 GB | 34.9 GB | 48 GB |
| 4 بت | 22.4 GB | 24.2 GB | 36 GB |
| 3 بت جودة أقل | 17.4 GB | 18.9 GB | 32 GB |
| 2 بت جودة أقل | 12.4 GB | 13.9 GB | 24 GB |
على كل شريحة من Apple
أصغر سعة ذاكرة لكل شريحة تشغّل Recursive Flint، وأفضل إصدار يتسع فيها، وسرعة الكتابة المتوقعة.
| الشريحة | يحتاج | الإصدار | توكن/ثانية |
|---|---|---|---|
| M6 | 24 GB | 2 بت يعمل جيدًا | 96–170 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 200–356 |
| M5 Max | 36 GB | 4 بت يعمل جيدًا | 148–263 |
| M5 Pro | 48 GB | 6 بت يعمل جيدًا | 69–123 |
| M5 | 24 GB | 2 بت يعمل جيدًا | 86–153 |
| M4 Max | 36 GB | 4 بت يعمل جيدًا | 132–234 |
| M4 Pro | 48 GB | 6 بت يعمل جيدًا | 61–109 |
| M4 | 24 GB | 2 بت يعمل جيدًا | 68–120 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 137–243 |
| M3 Max | 36 GB | 4 بت يعمل جيدًا | 96–171 |
| M3 Pro | 36 GB | 4 بت يعمل جيدًا | 48–86 |
| M3 | 24 GB | 2 بت يعمل جيدًا | 56–100 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 133–237 |
| M2 Max | 64 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 67–119 |
| M2 Pro | 32 GB | 3 بت يعمل جيدًا | 82–145 |
| M2 | 24 GB | 2 بت يعمل جيدًا | 56–100 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 133–237 |
| M1 Max | 64 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 67–119 |
| M1 Pro | 32 GB | 3 بت يعمل جيدًا | 82–145 |
| M1 | 16 GB | 2 بت بالكاد | 38–68 |
قاسه آخرون
سرعات توليد Recursive Flint التي قاسها آخرون على أجهزة Mac الخاصة بهم ونشروها علنًا. هذه قياسات أطراف ثالثة، وليست قياساتنا، وليست التقديرات أعلاه.
| Mac | بيئة التشغيل | الدقة | التوليد tok/s | المصدر |
|---|---|---|---|---|
| Mac Studio M3 Ultra | Ollama (MLX engine) | INT4 (QAT) | 107 | Alec Kloss @aleckloss |
| Mac Studio M3 Ultra | mlx-lm (PR #1998) | INT4 (QAT) | 104.5 | Alec Kloss @aleckloss |
| Mac Studio M3 Ultra | mlx-vlm | BF16 | 51.3عند سياق 1K | Prince Canuma @Prince_Canuma |
| Mac Studio M3 Ultra | mlx-vlm | BF16 | 33عند سياق 128K | Prince Canuma @Prince_Canuma |
| Mac mini M5 Pro 64 GB | Ollama | 4-bit | 115 | Pratik Gandhi @pratikg |
| Mac mini M5 Pro 64 GB | Ollama | 4-bit | 87عند سياق 20K | Pratik Gandhi @pratikg |
تختلف النتائج حسب بيئة التشغيل والإعدادات: الإصدار والدقة وطول السياق والموجّه وتشغيل الاستدلال أو إيقافه كلها تغيّر السرعة.
كيف تشغّله
- في Terminal باستخدام Rec، محرّك الجهة المطوّرة نفسها:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/recursive-oss/rec/main/install.sh | bashrec launch piالمتطلبات: M4 Pro, M5 Pro or M5 Max · at least 48 GB unified memory · about 30 GB free disk · Node.js 22 and npm (for pi)الإصدار: RecursiveSI/flint-int4 على Hugging Face. الدقّات الأخرى بجانبه.
خطوة بخطوة: نزّل نماذج LLM وشغّلها على Mac · كيف تستخدم MLX Harness · MLX مقابل Ollama مقابل llama.cpp
عن Recursive Flint
| المطوّر | Recursive |
|---|---|
| المعاملات | 39.8B إجمالًا · 2.5B نشطة (مزيج الخبراء) |
| السياق | 256K توكن |
| الترخيص | Apache-2.0 |
| تاريخ الإصدار | 2026-10 |
| المدخلات | نص |
| الأوزان | RecursiveSI/flint |
أسئلة
- كم ذاكرة يحتاج Recursive Flint؟
- نحو 22.4 GB للأوزان بدقة 4 بت، إضافة إلى مساحة للسياق: 24.2 GB إجمالًا. على Mac يعني ذلك ذاكرة موحّدة 36 GB أو أكثر، لأن macOS يسمح افتراضيًا لوحدة الرسومات باستخدام نحو 75% منها. يحتاج Rec، المحرّك الخاص بـ Recursive، إلى M4 Pro أو M5 Pro أو M5 Max مع 48 GB على الأقل من الذاكرة الموحّدة (شرط الجهة المطوّرة).
- ما سرعة Recursive Flint على Mac؟
- تعتمد سرعة الكتابة على عرض نطاق الذاكرة. أسرع Mac له هنا هو M5 Ultra بذاكرة 96 GB، بنحو 200–356 توكن في الثانية (8 بت). وأصغر Mac يشغّله، بذاكرة 36 GB، يبلغ نحو 148–263 على M5 Max.
- لماذا يعمل Recursive Flint أسرع مما يوحي به حجمه؟
- لأنه نموذج من نوع مزيج الخبراء: يحمل 39.8B من المعاملات في الذاكرة، لكنه يقرأ 2.5B منها فقط لكل توكن، فيكتب بسرعة نموذج أصغر بكثير.
نماذج مشابهة
لبطاقة نموذجك أو ملف README
تعرض أصغر Mac يشغّل Recursive Flint جيدًا، وترتبط بهذه الصفحة.
[](https://mlx.app/run/flint)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.
البيانات المفتوحة: mlx.app/data (JSON, CSV)