Apple Silicon Mac কনফিগারেশন
M1 থেকে M6 পর্যন্ত প্রতিটি Apple Silicon চিপ, Apple যে প্রতিটি মেমরি সাইজে তা বিক্রি করে সেসহ: ইউনিফায়েড মেমরি, মেমরি ব্যান্ডউইথ, GPU কোরের বিকল্প আর যেসব Mac-এ চিপটি থাকে। Apple-এর টেক স্পেক্স পেজ থেকে নেওয়া, প্রতিটি সারির উৎস দেওয়া। সাইটে: সব Mac।
- JSON · 46 KB
76320724a7fac765… - CSV · 26 KB
e8a976f183d2a114…
14টি কলাম · 58টি সারি · যাচাই 19 অক্টোবর, 2026
| কলাম | ধরন | অর্থ |
|---|---|---|
mac | টেক্সট | শনাক্তকারী: চিপ ও মেমরি সাইজ, mlx.app/mac/<mac>-এর মতো |
chip | টেক্সট | চিপের নাম |
chip_id | টেক্সট | চিপ শনাক্তকারী |
generation | সংখ্যা | M-সিরিজের প্রজন্ম (1 = M1) |
tier | টেক্সট | base, pro, max বা ultra |
memory_gb | সংখ্যা | ইউনিফায়েড মেমরি, GB |
bandwidth_gbs | সংখ্যা | Apple-এর প্রকাশিত মেমরি ব্যান্ডউইথ, GB/s (Apple না দিলে ফাঁকা: M1) |
bandwidth_gbs_used | সংখ্যা | আন্দাজে ব্যবহৃত ব্যান্ডউইথ, GB/s (M1: 68, Apple-এর তুলনামূলক বক্তব্য থেকে; নোট দেখুন) |
gpu_memory_default_gb | সংখ্যা | ইউনিফায়েড মেমরির প্রায় 75%: macOS ডিফল্টে GPU-কে যতটা ব্যবহার করতে দেয় (হিসাব করা) |
gpu_cores | টেক্সট | এই মেমরি সাইজে GPU কোরের বিকল্প (তালিকা) |
macs | টেক্সট | যেসব Mac-এ চিপটি থাকে, Apple-এর মডেল নাম অনুযায়ী (তালিকা) |
note | টেক্সট | উৎসে দেওয়া সতর্কতা |
page | টেক্সট | mlx.app-এর যে পেজে এই Mac-এ চলা সব মডেল আছে |
sources | টেক্সট | যেসব Apple পেজ থেকে সংখ্যা নেওয়া (তালিকা) |
ওপেন AI মডেল: প্যারামিটার, সক্রিয় প্যারামিটার ও মেমরি
mlx.app/compare-এর প্রতিটি ওপেন-ওয়েট ভাষা মডেল: মোট ও সক্রিয় প্যারামিটার, আর্কিটেকচার (dense বা মিক্সচার অব এক্সপার্টস (MoE)), কনটেক্সটের দৈর্ঘ্য, লাইসেন্স, প্রকাশের তারিখ, প্রিসিশন ও ওয়েটের আকার। প্রতিটি মডেলের অফিশিয়াল Hugging Face কার্ড, config.json ও ফাইল তালিকা থেকে নেওয়া। সাইটে: সব মডেল।
- JSON · 58 KB
fab2a48fe7634166… - CSV · 33 KB
17a162513e8de204…
19টি কলাম · 83টি সারি · যাচাই 19 অক্টোবর, 2026
| কলাম | ধরন | অর্থ |
|---|---|---|
model | টেক্সট | শনাক্তকারী, mlx.app/run/<model>-এর মতো |
name | টেক্সট | মডেলের নাম |
maker | টেক্সট | কে প্রকাশ করেছে |
hf_repo | টেক্সট | অফিশিয়াল Hugging Face রিপোজিটরি |
params_b | সংখ্যা | মোট প্যারামিটার, বিলিয়ন (মডেল কার্ড) |
active_params_b | সংখ্যা | প্রতিটি তৈরি টোকেনে পড়া প্যারামিটার, বিলিয়ন (dense মডেলে params_b-এর সমান, তবে লুপ মডেল বাদে, যা প্রতি লুপে একবার তার শেয়ার করা ব্লক পড়ে: ডিফল্ট লুপ সংখ্যায়) |
architecture | টেক্সট | dense বা moe |
context_tokens | সংখ্যা | সর্বোচ্চ কনটেক্সট, টোকেন (config.json) |
license | টেক্সট | কার্ডে উল্লেখিত লাইসেন্স |
released | টেক্সট | প্রকাশের তারিখ (YYYY-MM-DD; কার্ডে না থাকলে রিপোজিটরি তৈরির তারিখ) |
modality | টেক্সট | ইনপুট: text, বা text+image |
precision | টেক্সট | অফিশিয়াল ওয়েটের প্রিসিশন |
repo_weights_gb | সংখ্যা | অফিশিয়াল ওয়েট ফাইলের আকার, দশমিক GB |
native_gb | সংখ্যা | মডেলের নিজস্ব লো-বিট ফরম্যাটে ওয়েট, GB (শুধু এভাবে প্রকাশিত মডেল) |
native_bits | সংখ্যা | সেই নিজস্ব ফরম্যাটে প্রতি ওয়েটে বিট |
offload_gb | সংখ্যা | রানটাইম ডিস্কে রেখে দিতে পারে এমন লুকআপ টেবিল, GB (মেমরির আন্দাজে ধরা হয় না) |
mlx_build | টেক্সট | Hugging Face-এ কমিউনিটির MLX বিল্ড, থাকলে |
page | টেক্সট | mlx.app-এর যে পেজে প্রয়োজনীয় মেমরি আর এটি চালাতে পারে এমন সব Mac আছে |
sources | টেক্সট | যেসব পেজ থেকে সংখ্যা নেওয়া (তালিকা) |
কোন ওপেন মডেল কোন Mac-এ কত দ্রুত চলে (আন্দাজ)
প্রতিটি Apple Silicon Mac কনফিগারেশন বনাম প্রতিটি ওপেন মডেল: macOS GPU-কে যে মেমরি দেয় তাতে আঁটে এমন সর্বোচ্চ প্রিসিশনের সংস্করণ, কনটেক্সটের জায়গাসহ তার কত মেমরি লাগে, আর প্রতি সেকেন্ডে টোকেনে লেখার আনুমানিক গতির পরিসর। প্রকাশিত স্পেক থেকে আন্দাজ, পরিমাপ নয়; পদ্ধতি আছে mlx.app/compare-এ। সাইটে: ক্যালকুলেটর।
- JSON · 1.5 MB
7f2d9788227056df… - CSV · 532 KB
77a3fb2c91226f93…
16টি কলাম · 4,756টি সারি · যাচাই 19 অক্টোবর, 2026
| কলাম | ধরন | অর্থ |
|---|---|---|
mac | টেক্সট | Mac কনফিগারেশন (macs দেখুন) |
chip | টেক্সট | চিপের নাম |
memory_gb | সংখ্যা | ইউনিফায়েড মেমরি, GB |
bandwidth_gbs | সংখ্যা | আন্দাজে ব্যবহৃত মেমরি ব্যান্ডউইথ, GB/s |
model | টেক্সট | মডেল (models দেখুন) |
model_name | টেক্সট | মডেলের নাম |
version | টেক্সট | প্রস্তাবিত সংস্করণ: যে সর্বোচ্চ প্রিসিশন আঁটে (8, 6, 4, 3 বা 2-বিট MLX, বা নিজস্ব ফরম্যাট) |
bits_per_weight | সংখ্যা | প্রতি ওয়েটে সংরক্ষিত বিট, MLX-এর গ্রুপ স্কেলসহ (+0.5) |
weights_gb | সংখ্যা | মেমরিতে ওয়েট, GB |
needs_gb | সংখ্যা | ওয়েট আর কনটেক্সট ও রানটাইমের জায়গা (8% বা 1.5 GB, যেটা বেশি), GB |
fit | টেক্সট | fits (GPU-র ডিফল্ট 75%-এর মধ্যে), tight (মেমরির 90%-এর মধ্যে), no |
group | টেক্সট | Runs well (আঁটে, 10+ tok/s), Runs, but slowly, Only just fits, Too big |
below_4_bit | সত্য/মিথ্যা | শুধু 4 বিটের কম সংস্করণ আঁটলে সত্য (মান কমে) |
tok_s_low | সংখ্যা | লেখার আনুমানিক গতি, নিচের প্রান্ত (ব্যান্ডউইথ সীমার 45%), টোকেন/s; না আঁটলে ফাঁকা |
tok_s_high | সংখ্যা | লেখার আনুমানিক গতি, উপরের প্রান্ত (সীমার 80%), টোকেন/s |
tok_s_ceiling | সংখ্যা | ব্যান্ডউইথ সীমা: ব্যান্ডউইথ / প্রতি টোকেনে পড়া বাইট, টোকেন/s |
আন্দাজ, আর সেগুলো কীভাবে হিসাব হয়
Mac ও মডেলের টেবিল Apple-এর টেক স্পেক্স ও প্রতিটি মডেলের অফিশিয়াল Hugging Face কার্ড থেকে নেওয়া তথ্য; প্রতিটি সারিতে উৎস দেওয়া আছে। ফিট টেবিল হিসাব করা, মাপা নয়: কোনো প্রিসিশনে মডেলের ওয়েট (প্রতি ওয়েটে বিট আর MLX-এর অর্ধ-বিটের গ্রুপ স্কেল), কনটেক্সটের জায়গাসহ, যদি macOS ডিফল্টে GPU-কে যে 75% ইউনিফায়েড মেমরি দেয় তার মধ্যে থাকে, তবে মডেলটি আঁটে। লেখার গতি হলো মেমরি ব্যান্ডউইথকে প্রতি টোকেনে পড়া বাইট দিয়ে ভাগ, যা দেখানো হয় সেই সীমার 45% থেকে 80% হিসেবে, অর্থাৎ llama.cpp-এর পাবলিক Apple Silicon বেঞ্চমার্কে আসল রান যে পরিসরে পৌঁছায়। প্রম্পট পড়া, লম্বা কনটেক্সট আর ব্যাচিং এতে ধরা হয়নি। পুরো পদ্ধতি: mlx.app/compare। নিজের Mac মাপুন MLX Bench-এ।
অন্তর্ভুক্ত নয়: Artificial Analysis Intelligence Index-এর স্কোর (পেজে লিংকসহ দেখানো হয়, কিন্তু তাদের শর্তে পুনর্বিতরণের অধিকার সংরক্ষিত) আর llama.cpp-এর বেঞ্চমার্ক ফল (পদ্ধতি থেকে লিংক করা, কপি করা নয়)।
ব্যবহার করুন, আর উৎস উল্লেখ করুন
Creative Commons Attribution 4.0-এর অধীনে বিনামূল্যে: এই পেজের লিংকসহ কপি করুন, বদলান আর প্রকাশ করুন, বাণিজ্যিকভাবেও। স্পেকগুলো নিজেই Apple ও মডেল নির্মাতাদের তথ্য; মডেল ও পণ্যের নাম তাদের মালিকদের। MLX-এর সঙ্গে Apple Inc.-এর কোনো সম্পর্ক নেই।
MLX Network (2026). MLX open data: Apple Silicon Macs, open AI models and what runs where (version 2026-10-19). https://mlx.app/data. CC BY 4.0.উপরের URL সবসময় সর্বশেষ সংস্করণ দেয়; প্রতিটি ফাইলে তার সংস্করণ থাকে (JSON-এ version, X-Dataset-Version হেডার আর যে নামে সেভ হয়)। index.json-এ প্রতিটি ফাইল তার আকার ও SHA-256 সহ তালিকাভুক্ত।
আরও ওপেন ডেটা
- Explorer API: MLX Network-এর প্রতিটি ব্লক, লেনদেন, অ্যাকাউন্ট আর সিট, JSON-এ।
- llms.txt ও llms-full.txt: AI সহকারীদের জন্য সাধারণ টেক্সটে সাইট, প্রতিটি গাইড পুরোটা।
- সাইটম্যাপ: প্রতিটি পেজ, তার তথ্য শেষ কবে যাচাই হয়েছে সেই তারিখসহ।