প্রতিটি প্রিসিশনে মেমরি
| ভার্সন | ওয়েট | কনটেক্সটসহ | সবচেয়ে ছোট Mac |
|---|---|---|---|
| 8-bit | 31.9 GB | 34.5 GB | 48 GB |
| 6-bit | 24.4 GB | 26.4 GB | 36 GB |
| 4-bit | 16.9 GB | 18.4 GB | 32 GB |
| 3-bit কম মান | 13.2 GB | 14.7 GB | 24 GB |
| 2-bit কম মান | 9.4 GB | 10.9 GB | 16 GB |
প্রতিটি Apple চিপে
প্রতিটি চিপের যে সবচেয়ে ছোট মেমরি সাইজ Hy-Memory-30B-A3B চালায়, তাতে ধরে এমন সেরা ভার্সন, আর লেখার আনুমানিক গতি।
| চিপ | লাগে | ভার্সন | টোকেন/সেকেন্ড |
|---|---|---|---|
| M6 | 32 GB | 4-bit ভালো চলে | 43–76 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8-bit ভালো চলে | 159–282 |
| M5 Max | 36 GB | 6-bit ভালো চলে | 80–142 |
| M5 Pro | 48 GB | 8-bit ভালো চলে | 41–72 |
| M5 | 32 GB | 4-bit ভালো চলে | 38–68 |
| M4 Max | 36 GB | 6-bit ভালো চলে | 71–126 |
| M4 Pro | 48 GB | 8-bit ভালো চলে | 36–64 |
| M4 | 32 GB | 4-bit ভালো চলে | 30–53 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8-bit ভালো চলে | 108–193 |
| M3 Max | 36 GB | 6-bit ভালো চলে | 52–92 |
| M3 Pro | 36 GB | 6-bit ভালো চলে | 26–46 |
| M3 | 16 GB | 2-bit ভালো চলে | 45–80 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8-bit ভালো চলে | 106–188 |
| M2 Max | 32 GB | 4-bit ভালো চলে | 100–178 |
| M2 Pro | 32 GB | 4-bit ভালো চলে | 50–89 |
| M2 | 16 GB | 2-bit ভালো চলে | 45–80 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8-bit ভালো চলে | 106–188 |
| M1 Max | 32 GB | 4-bit ভালো চলে | 100–178 |
| M1 Pro | 32 GB | 4-bit ভালো চলে | 50–89 |
| M1 | 16 GB | 2-bit ভালো চলে | 31–54 |
কীভাবে চালাবেন
- সহজ উপায়: MLX Harness ডাউনলোড করুন, এটি বিনামূল্যে ও ওপেন সোর্স। Hy-Memory-30B-A3B খুঁজুন, আপনার Mac-এ ধরে এমন ভার্সন ডাউনলোড করুন, আর চ্যাট করুন। এটি OpenAI-compatible API দিয়ে মডেলটি আপনার অন্য অ্যাপকেও দেয়।MLX Harness ডাউনলোড করুনবিনামূল্যে · Apple Silicon · macOS 14.5 বা নতুন
- Terminal-এ Apple-এর MLX দিয়ে:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Hy-Memory-30B-A3B-4bit --trust-remote-code--trust-remote-code দিলে mlx-lm এই বিল্ডের সঙ্গে আসা Python কোড চালাতে পারে, যা ছাড়া মডেলটি লোড হয় না।বিল্ড: Hugging Face-এ mlx-community/Hy-Memory-30B-A3B-4bit। অন্য প্রিসিশনগুলো তার পাশেই আছে।
ধাপে ধাপে: Mac-এ LLM ডাউনলোড করে চালান · MLX Harness কীভাবে ব্যবহার করবেন · MLX বনাম Ollama বনাম llama.cpp
Hy-Memory-30B-A3B সম্পর্কে
| নির্মাতা | Tencent |
|---|---|
| প্যারামিটার | মোট 30.1B · সক্রিয় 3.2B (mixture of experts) |
| কনটেক্সট | 256K টোকেন |
| লাইসেন্স | Apache-2.0 |
| প্রকাশ | 2026-10 |
| ইনপুট | টেক্সট |
| ওয়েট | tencent/Hy-Memory-30B-A3B |
প্রশ্ন
- Hy-Memory-30B-A3B-এর কত মেমরি লাগে?
- 4-bit-এ প্রায় 16.9 GB ওয়েট, সঙ্গে কনটেক্সটের জায়গা: সব মিলিয়ে 18.4 GB। Mac-এ এর মানে 32 GB বা তার বেশি ইউনিফায়েড মেমরি, কারণ ডিফল্টভাবে macOS GPU-কে তার প্রায় 75% ব্যবহার করতে দেয়।
- Mac-এ Hy-Memory-30B-A3B কত দ্রুত চলে?
- লেখার গতি নির্ভর করে মেমরি ব্যান্ডউইথের ওপর। এখানে এর জন্য সবচেয়ে দ্রুত Mac হলো 96 GB-এর M5 Ultra, সেকেন্ডে প্রায় 159–282 টোকেন (8-bit)। যে সবচেয়ে ছোট Mac এটি চালায়, 32 GB-এর M2 Max, সেটি প্রায় 100–178 পর্যন্ত পৌঁছায়।
- Hy-Memory-30B-A3B তার সাইজের তুলনায় দ্রুত চলে কেন?
- এটি একটি mixture-of-experts মডেল: মেমরিতে 30.1B প্যারামিটার রাখে, কিন্তু প্রতি টোকেনে পড়ে শুধু 3.2B, তাই এটি অনেক ছোট মডেলের গতিতে লেখে।
একই ধরনের মডেল
আপনার মডেল কার্ড বা README-এর জন্য
Hy-Memory-30B-A3B ভালোভাবে চালায় এমন সবচেয়ে ছোট Mac দেখায় আর এখানে লিংক করে।
[](https://mlx.app/run/hy-memory-30b-a3b)হিসাব কীভাবে করা হয়েছে
মেমরি: মডেলের প্যারামিটার প্রতি ওয়েটে 8, 6, 4, 3 বা 2 bit-এ, সঙ্গে MLX-এর গ্রুপ স্কেল (প্রতি ওয়েটে আধা bit), অথবা তার নেটিভ ফরম্যাট, আর তার ওপর কনটেক্সটের জায়গা। ডিফল্টভাবে macOS GPU-কে ইউনিফায়েড মেমরির প্রায় 75% ব্যবহার করতে দেয়। গতি: মেমরি ব্যান্ডউইথকে প্রতি টোকেনে পড়া বাইট দিয়ে ভাগ করলে একটি কথোপকথনের সর্বোচ্চ সীমা পাওয়া যায়; llama.cpp-এর পাবলিক Apple Silicon বেঞ্চমার্কে আসল রান এর প্রায় 45% থেকে 80% পর্যন্ত পৌঁছায়, আর সেই রেঞ্জটাই দেখানো হয়েছে। এগুলো অনুমান, মাপা ফল নয়: MLX Bench-এ আপনার নিজের Mac মাপুন। মডেলের তথ্য প্রতিটি অফিশিয়াল মডেল কার্ড থেকে, চিপের তথ্য Apple-এর Tech Specs থেকে। যাচাই করা হয়েছে 2026-10-19। mlx.app/compare-এর একই ডেটা।
ওপেন ডেটা: mlx.app/data (JSON, CSV)