الذاكرة بكل دقة
| الإصدار | الأوزان | مع السياق | أصغر Mac |
|---|---|---|---|
| 8 بت | 0.6 GB | 2.1 GB | 8 GB |
| 6 بت | 0.5 GB | 2 GB | 8 GB |
| 4 بت | 0.3 GB | 1.8 GB | 8 GB |
| 3 بت جودة أقل | 0.3 GB | 1.8 GB | 8 GB |
| 2 بت جودة أقل | 0.2 GB | 1.7 GB | 8 GB |
على كل شريحة من Apple
أصغر سعة ذاكرة لكل شريحة تشغّل Qwen3 0.6B، وأفضل إصدار يتسع فيها، وسرعة الكتابة المتوقعة.
| الشريحة | يحتاج | الإصدار | توكن/ثانية |
|---|---|---|---|
| M6 | 16 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 115–204 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 900–1600 |
| M5 Max | 36 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 345–613 |
| M5 Pro | 24 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 230–409 |
| M5 | 16 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 115–204 |
| M4 Max | 36 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 308–547 |
| M4 Pro | 24 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 205–364 |
| M4 | 16 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 90–160 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 614–1092 |
| M3 Max | 36 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 225–400 |
| M3 Pro | 18 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 113–200 |
| M3 | 8 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 75–133 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 600–1067 |
| M2 Max | 32 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 300–533 |
| M2 Pro | 16 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 150–267 |
| M2 | 8 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 75–133 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 600–1067 |
| M1 Max | 32 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 300–533 |
| M1 Pro | 16 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 150–267 |
| M1 | 8 GB | 8 بت يعمل جيدًا | 51–91 |
كيف تشغّله
- الطريقة السهلة: نزّل MLX Harness، المجاني ومفتوح المصدر. ابحث عن Qwen3 0.6B، 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/Qwen3-0.6B-4bitالإصدار: mlx-community/Qwen3-0.6B-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 Qwen3 0.6B
| المطوّر | Qwen (Alibaba) |
|---|---|
| المعاملات | 0.6B (كثيف) |
| السياق | 40K توكن |
| الترخيص | Apache-2.0 |
| تاريخ الإصدار | 2025-04 |
| المدخلات | نص |
| الأوزان | Qwen/Qwen3-0.6B |
أسئلة
- كم ذاكرة يحتاج Qwen3 0.6B؟
- نحو 0.3 GB للأوزان بدقة 4 بت، إضافة إلى مساحة للسياق: 1.8 GB إجمالًا. على Mac يعني ذلك ذاكرة موحّدة 8 GB أو أكثر، لأن macOS يسمح افتراضيًا لوحدة الرسومات باستخدام نحو 75% منها.
- ما سرعة Qwen3 0.6B على Mac؟
- تعتمد سرعة الكتابة على عرض نطاق الذاكرة. أسرع Mac له هنا هو M5 Ultra بذاكرة 96 GB، بنحو 900–1600 توكن في الثانية (8 بت). وأصغر Mac يشغّله، بذاكرة 8 GB، يبلغ نحو 75–133 على M3.
- هل يضر التكميم بـ Qwen3 0.6B؟
- 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 Qwen3 0.6B جيدًا، وترتبط بهذه الصفحة.
[](https://mlx.app/run/qwen3-0.6b)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.