الذاكرة بكل دقة
| الإصدار | الأوزان | مع السياق | أصغر Mac |
|---|---|---|---|
| 8 بت | 130 GB | 140 GB | 192 GB |
| 6 بت | 99.1 GB | 107 GB | 192 GB |
| 4 بت | 68.6 GB | 74.1 GB | 128 GB |
| 3 بت جودة أقل | 53.4 GB | 57.7 GB | 96 GB |
| 2 بت جودة أقل | 38.1 GB | 41.1 GB | 64 GB |
على كل شريحة من Apple
أصغر سعة ذاكرة لكل شريحة تشغّل Ornith 1.5 122B، وأفضل إصدار يتسع فيها، وسرعة الكتابة المتوقعة.
| الشريحة | يحتاج | الإصدار | توكن/ثانية |
|---|---|---|---|
| M6 | لا سعة تكفي | كبير جدًا | – |
| M5 Ultra | 256 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 51–91 |
| M5 Max | 128 GB | 4 بت يعمل جيدًا | 49–88 |
| M5 Pro | 64 GB | 2 بت يعمل جيدًا | 45–79 |
| M5 | لا سعة تكفي | كبير جدًا | – |
| M4 Max | 128 GB | 4 بت يعمل جيدًا | 44–78 |
| M4 Pro | 64 GB | 2 بت يعمل جيدًا | 40–70 |
| M4 | لا سعة تكفي | كبير جدًا | – |
| M3 Ultra | 256 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 35–62 |
| M3 Max | 128 GB | 4 بت يعمل جيدًا | 32–57 |
| M3 Pro | لا سعة تكفي | كبير جدًا | – |
| M3 | لا سعة تكفي | كبير جدًا | – |
| M2 Ultra | 128 GB | 4 بت يعمل جيدًا | 64–114 |
| M2 Max | 64 GB | 2 بت يعمل جيدًا | 58–103 |
| M2 Pro | لا سعة تكفي | كبير جدًا | – |
| M2 | لا سعة تكفي | كبير جدًا | – |
| M1 Ultra | 128 GB | 4 بت يعمل جيدًا | 64–114 |
| M1 Max | 64 GB | 2 بت يعمل جيدًا | 58–103 |
| M1 Pro | لا سعة تكفي | كبير جدًا | – |
| M1 | لا سعة تكفي | كبير جدًا | – |
كيف تشغّله
- الطريقة السهلة: نزّل MLX Harness، المجاني ومفتوح المصدر. ابحث عن Ornith 1.5 122B، 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: لا يوجد إصدار MLX من المجتمع بعد، فأنشئ واحدًا من الأوزان الرسمية:
pip install mlx-lmmlx_lm.convert --hf-path ornith-ai/Ornith-1.5-122B -q
خطوة بخطوة: نزّل نماذج LLM وشغّلها على Mac · كيف تستخدم MLX Harness · MLX مقابل Ollama مقابل llama.cpp
عن Ornith 1.5 122B
| المطوّر | Ornith AI |
|---|---|
| المعاملات | 122B إجمالًا · 10B نشطة (مزيج الخبراء) |
| السياق | 256K توكن |
| الترخيص | MIT |
| تاريخ الإصدار | 2026-10 |
| المدخلات | نص وصور |
| الأوزان | ornith-ai/Ornith-1.5-122B |
أسئلة
- كم ذاكرة يحتاج Ornith 1.5 122B؟
- نحو 68.6 GB للأوزان بدقة 4 بت، إضافة إلى مساحة للسياق: 74.1 GB إجمالًا. على Mac يعني ذلك ذاكرة موحّدة 128 GB أو أكثر، لأن macOS يسمح افتراضيًا لوحدة الرسومات باستخدام نحو 75% منها.
- ما سرعة Ornith 1.5 122B على Mac؟
- تعتمد سرعة الكتابة على عرض نطاق الذاكرة. أسرع Mac له هنا هو M2 Ultra بذاكرة 128 GB، بنحو 64–114 توكن في الثانية (4 بت). وأصغر Mac يشغّله، بذاكرة 128 GB، يبلغ نحو 64–114 على M2 Ultra.
- لماذا يعمل Ornith 1.5 122B أسرع مما يوحي به حجمه؟
- لأنه نموذج من نوع مزيج الخبراء: يحمل 122B من المعاملات في الذاكرة، لكنه يقرأ 10B منها فقط لكل توكن، فيكتب بسرعة نموذج أصغر بكثير.
نماذج مشابهة
لبطاقة نموذجك أو ملف README
تعرض أصغر Mac يشغّل Ornith 1.5 122B جيدًا، وترتبط بهذه الصفحة.
[](https://mlx.app/run/ornith-1.5-122b)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.