প্রতিটি প্রিসিশনে মেমরি
| ভার্সন | ওয়েট | কনটেক্সটসহ | সবচেয়ে ছোট Mac |
|---|---|---|---|
| 8-bit | 425 GB | 459 GB | যেকোনো Mac-এর চেয়ে বেশি |
| 6-bit | 325 GB | 351 GB | 512 GB |
| 4-bit | 225 GB | 243 GB | 512 GB |
| 3-bit কম মান | 175 GB | 189 GB | 256 GB |
| 2-bit কম মান | 125 GB | 135 GB | 192 GB |
প্রতিটি Apple চিপে
প্রতিটি চিপের যে সবচেয়ে ছোট মেমরি সাইজ Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct চালায়, তাতে ধরে এমন সেরা ভার্সন, আর লেখার আনুমানিক গতি।
| চিপ | লাগে | ভার্সন | টোকেন/সেকেন্ড |
|---|---|---|---|
| M6 | কোনো সাইজে ধরে না | খুব বড় | – |
| M5 Ultra | 512 GB | 6-bit ভালো চলে | 39–70 |
| M5 Max | কোনো সাইজে ধরে না | খুব বড় | – |
| M5 Pro | কোনো সাইজে ধরে না | খুব বড় | – |
| M5 | কোনো সাইজে ধরে না | খুব বড় | – |
| M4 Max | কোনো সাইজে ধরে না | খুব বড় | – |
| M4 Pro | কোনো সাইজে ধরে না | খুব বড় | – |
| M4 | কোনো সাইজে ধরে না | খুব বড় | – |
| M3 Ultra | 512 GB | 6-bit ভালো চলে | 27–47 |
| M3 Max | কোনো সাইজে ধরে না | খুব বড় | – |
| M3 Pro | কোনো সাইজে ধরে না | খুব বড় | – |
| M3 | কোনো সাইজে ধরে না | খুব বড় | – |
| M2 Ultra | 192 GB | 2-bit ভালো চলে | 68–121 |
| M2 Max | কোনো সাইজে ধরে না | খুব বড় | – |
| M2 Pro | কোনো সাইজে ধরে না | খুব বড় | – |
| M2 | কোনো সাইজে ধরে না | খুব বড় | – |
| M1 Ultra | কোনো সাইজে ধরে না | খুব বড় | – |
| M1 Max | কোনো সাইজে ধরে না | খুব বড় | – |
| M1 Pro | কোনো সাইজে ধরে না | খুব বড় | – |
| M1 | কোনো সাইজে ধরে না | খুব বড় | – |
কীভাবে চালাবেন
- সহজ উপায়: MLX Harness ডাউনলোড করুন, এটি বিনামূল্যে ও ওপেন সোর্স। Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct 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/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-4bitবিল্ড: Hugging Face-এ mlx-community/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-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
Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct সম্পর্কে
| নির্মাতা | Meta |
|---|---|
| প্যারামিটার | মোট 400B · সক্রিয় 17B (mixture of experts) |
| কনটেক্সট | 1M টোকেন |
| লাইসেন্স | Llama 4 Community License |
| প্রকাশ | 2025-04 |
| ইনপুট | টেক্সট ও ছবি |
| ইন্টেলিজেন্স | Artificial Analysis Intelligence Index-এ 9.3 |
| ওয়েট | meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct |
প্রশ্ন
- Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct-এর কত মেমরি লাগে?
- 4-bit-এ প্রায় 225 GB ওয়েট, সঙ্গে কনটেক্সটের জায়গা: সব মিলিয়ে 243 GB। Mac-এ এর মানে 512 GB বা তার বেশি ইউনিফায়েড মেমরি, কারণ ডিফল্টভাবে macOS GPU-কে তার প্রায় 75% ব্যবহার করতে দেয়।
- Mac-এ Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct কত দ্রুত চলে?
- লেখার গতি নির্ভর করে মেমরি ব্যান্ডউইথের ওপর। এখানে এর জন্য সবচেয়ে দ্রুত Mac হলো 512 GB-এর M5 Ultra, সেকেন্ডে প্রায় 39–70 টোকেন (6-bit)। যে সবচেয়ে ছোট Mac এটি চালায়, 512 GB-এর M5 Ultra, সেটি প্রায় 39–70 পর্যন্ত পৌঁছায়।
- Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct তার সাইজের তুলনায় দ্রুত চলে কেন?
- এটি একটি mixture-of-experts মডেল: মেমরিতে 400B প্যারামিটার রাখে, কিন্তু প্রতি টোকেনে পড়ে শুধু 17B, তাই এটি অনেক ছোট মডেলের গতিতে লেখে।
একই ধরনের মডেল
আপনার মডেল কার্ড বা README-এর জন্য
Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct ভালোভাবে চালায় এমন সবচেয়ে ছোট Mac দেখায় আর এখানে লিংক করে।
[](https://mlx.app/run/llama-4-maverick)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।