الذاكرة بكل دقة
| الإصدار | الأوزان | مع السياق | أصغر Mac |
|---|---|---|---|
| 8 بت | 2.7 GB | 4.2 GB | 8 GB |
| 6 بت | 2 GB | 3.5 GB | 8 GB |
| 4 بت | 1.4 GB | 2.9 GB | 8 GB |
| 3 بت جودة أقل | 1.1 GB | 2.6 GB | 8 GB |
| 2 بت جودة أقل | 0.8 GB | 2.3 GB | 8 GB |
على كل شريحة من Apple
أصغر سعة ذاكرة لكل شريحة تشغّل MiniCPM5 2B، وأفضل إصدار يتسع فيها، وسرعة الكتابة المتوقعة.
| الشريحة | يحتاج | الإصدار | توكن/ثانية |
|---|---|---|---|
| M6 | 16 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 26–45 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 200–356 |
| M5 Max | 36 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 77–136 |
| M5 Pro | 24 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 51–91 |
| M5 | 16 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 26–45 |
| M4 Max | 36 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 68–121 |
| M4 Pro | 24 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 45–81 |
| M4 | 16 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 20–36 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 137–243 |
| M3 Max | 36 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 50–89 |
| M3 Pro | 18 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 25–44 |
| M3 | 8 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 17–30 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 133–237 |
| M2 Max | 32 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 67–119 |
| M2 Pro | 16 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 33–59 |
| M2 | 8 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 17–30 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 133–237 |
| M1 Max | 32 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 67–119 |
| M1 Pro | 16 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 33–59 |
| M1 | 8 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 11–20 |
كيف تشغّله
- الطريقة السهلة: نزّل MLX Harness، المجاني ومفتوح المصدر. ابحث عن MiniCPM5 2B، ونزّل الإصدار الذي يناسب جهاز Mac، وابدأ المحادثة. ويقدّم النموذج أيضًا لتطبيقاتك الأخرى عبر واجهة API متوافقة مع OpenAI.تنزيل MLX Harnessمجاني · Apple Silicon · macOS 14.5 أو أحدث
- في Terminal باستخدام MLX من Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/MiniCPM5-2B-mlx-4Bitالإصدار: mlx-community/MiniCPM5-2B-mlx-4Bit 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 MiniCPM5 2B
| المطوّر | OpenBMB |
|---|---|
| المعاملات | 2.52B (كثيف) |
| السياق | 128K توكن |
| الترخيص | Apache-2.0 |
| تاريخ الإصدار | 2026-09 |
| المدخلات | نص |
| الذكاء | 12.5 على Artificial Analysis Intelligence Index |
| الأوزان | openbmb/MiniCPM5-2B |
أسئلة
- كم ذاكرة يحتاج MiniCPM5 2B؟
- نحو 1.4 GB للأوزان بدقة 4 بت، إضافة إلى مساحة للسياق: 2.9 GB إجمالًا. على Mac يعني ذلك ذاكرة موحّدة 8 GB أو أكثر، لأن macOS يسمح افتراضيًا لوحدة الرسومات باستخدام نحو 75% منها.
- ما سرعة MiniCPM5 2B 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 8 GB، يبلغ نحو 17–30 على M3.
- هل يضر التكميم بـ MiniCPM5 2B؟
- بدقة 4 بت تبقى معظم النماذج قريبة من الجودة الأصلية؛ وتحت 4 بت تنخفض الجودة أسرع. اختر أعلى دقة تتسع في جهاز Mac مع هامش كافٍ.
نماذج مشابهة
لبطاقة نموذجك أو ملف README
تعرض أصغر Mac يشغّل MiniCPM5 2B جيدًا، وترتبط بهذه الصفحة.
[](https://mlx.app/run/minicpm5-2b)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.