Apple-Silicon-Mac-Konfigurationen
Jeder Apple-Silicon-Chip von M1 bis M6 in jeder Speichergröße, mit der Apple ihn verkauft: gemeinsamer Arbeitsspeicher, Speicherbandbreite, GPU-Kern-Optionen und die Macs, in denen er steckt, gelesen aus Apples technischen Daten, mit der Quelle jeder Zeile. Auf der Website: jeder Mac.
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14 Spalten · 58 Zeilen · geprüft am 19. Oktober 2026
| Spalte | Typ | Bedeutung |
|---|---|---|
mac | Text | Kennung: Chip und Speichergröße, wie in mlx.app/mac/<mac> |
chip | Text | Chipname |
chip_id | Text | Chip-Kennung |
generation | Zahl | Generation der M-Serie (1 = M1) |
tier | Text | base, pro, max oder ultra |
memory_gb | Zahl | Gemeinsamer Arbeitsspeicher, GB |
bandwidth_gbs | Zahl | Von Apple veröffentlichte Speicherbandbreite, GB/s (leer, wo Apple keine angibt: M1) |
bandwidth_gbs_used | Zahl | Bandbreite, die die Schätzungen verwenden, GB/s (M1: 68, aus Apples relativen Angaben; siehe Hinweis) |
gpu_memory_default_gb | Zahl | Etwa 75 % des gemeinsamen Arbeitsspeichers: was macOS der GPU standardmäßig erlaubt (abgeleitet) |
gpu_cores | Text | GPU-Kern-Optionen mit dieser Speichergröße (Liste) |
macs | Text | Macs, in denen der Chip steckt, nach Apples Modellnamen (Liste) |
note | Text | Einschränkungen aus den Quellen |
page | Text | Seite auf mlx.app mit jedem Modell, das dieser Mac ausführt |
sources | Text | Apple-Seiten, aus denen die Zahlen stammen (Liste) |
Offene KI-Modelle: Parameter, aktive Parameter und Speicher
Jedes Sprachmodell mit offenen Gewichten auf mlx.app/compare: Parameter gesamt und aktiv, Architektur (dense oder Mixture of Experts), Kontextlänge, Lizenz, Veröffentlichungsdatum, Genauigkeit und Größe der Gewichte, gelesen aus der offiziellen Hugging-Face-Modellkarte, der config.json und der Dateiliste jedes Modells. Auf der Website: jedes Modell.
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19 Spalten · 83 Zeilen · geprüft am 19. Oktober 2026
| Spalte | Typ | Bedeutung |
|---|---|---|
model | Text | Kennung, wie in mlx.app/run/<model> |
name | Text | Modellname |
maker | Text | Wer es veröffentlicht hat |
hf_repo | Text | Offizielles Hugging-Face-Repository |
params_b | Zahl | Parameter gesamt, Milliarden (Modellkarte) |
active_params_b | Zahl | Pro erzeugtem Token gelesene Parameter, Milliarden (bei dense-Modellen gleich params_b, außer bei einem Schleifenmodell, das seinen gemeinsamen Block einmal pro Durchlauf liest: bei seiner Standardzahl an Durchläufen) |
architecture | Text | dense oder moe |
context_tokens | Zahl | Maximaler Kontext, Tokens (config.json) |
license | Text | Auf der Karte genannte Lizenz |
released | Text | Veröffentlichungsdatum (JJJJ-MM-TT; das Erstellungsdatum des Repositorys, wenn die Karte keines nennt) |
modality | Text | Eingaben: text oder text+image |
precision | Text | Genauigkeit der offiziellen Gewichte |
repo_weights_gb | Zahl | Größe der offiziellen Gewichtsdateien, dezimale GB |
native_gb | Zahl | Gewichte im nativen Low-Bit-Format des Modells, GB (nur Modelle, die so veröffentlicht wurden) |
native_bits | Zahl | Bits pro Gewicht dieses nativen Formats |
offload_gb | Zahl | Nachschlagetabellen, die eine Laufzeit auf der Festplatte lassen kann, GB (nicht in den Speicherschätzungen enthalten) |
mlx_build | Text | Ein MLX-Build der Community auf Hugging Face, sofern vorhanden |
page | Text | Seite auf mlx.app mit dem nötigen Speicher und jedem Mac, der es ausführt |
sources | Text | Seiten, aus denen die Zahlen stammen (Liste) |
Welches offene Modell auf welchem Mac läuft und wie schnell (Schätzungen)
Jede Apple-Silicon-Mac-Konfiguration gegen jedes offene Modell: die genaueste Version, die in den Speicher passt, den macOS der GPU gibt, wie viel Speicher sie mit Platz für Kontext braucht, und der geschätzte Bereich der Schreibgeschwindigkeit in Tokens pro Sekunde. Schätzungen aus veröffentlichten Spezifikationen, keine Messungen; die Methode steht auf mlx.app/compare. Auf der Website: der Rechner.
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16 Spalten · 4.756 Zeilen · geprüft am 19. Oktober 2026
| Spalte | Typ | Bedeutung |
|---|---|---|
mac | Text | Mac-Konfiguration (siehe macs) |
chip | Text | Chipname |
memory_gb | Zahl | Gemeinsamer Arbeitsspeicher, GB |
bandwidth_gbs | Zahl | Für die Schätzung verwendete Speicherbandbreite, GB/s |
model | Text | Modell (siehe models) |
model_name | Text | Modellname |
version | Text | Empfohlene Version: die höchste Genauigkeit, die passt (8-, 6-, 4-, 3- oder 2-Bit-MLX oder das native Format) |
bits_per_weight | Zahl | Pro Gewicht gespeicherte Bits, inklusive MLX-Gruppenskalen (+0,5) |
weights_gb | Zahl | Gewichte im Speicher, GB |
needs_gb | Zahl | Gewichte plus Platz für Kontext und Laufzeit (8 % oder 1,5 GB, je nachdem, was größer ist), GB |
fit | Text | fits (innerhalb der standardmäßigen 75 % der GPU), tight (innerhalb von 90 % des Speichers), no |
group | Text | Runs well (passt, 10+ tok/s), Runs, but slowly, Only just fits, Too big |
below_4_bit | wahr/falsch | Wahr, wenn nur eine Version unter 4 Bit passt (Qualität sinkt) |
tok_s_low | Zahl | Geschätzte Schreibgeschwindigkeit, unteres Ende (45 % der Bandbreitengrenze), Tokens/s; leer, wenn es nicht passt |
tok_s_high | Zahl | Geschätzte Schreibgeschwindigkeit, oberes Ende (80 % der Grenze), Tokens/s |
tok_s_ceiling | Zahl | Bandbreitengrenze: Bandbreite / pro Token gelesene Bytes, Tokens/s |
Schätzungen, und wie sie zustande kommen
Die Mac- und Modelltabellen sind Fakten aus Apples technischen Daten und der offiziellen Hugging-Face-Karte jedes Modells; jede Zeile nennt ihre Quelle. Die Passungstabelle ist berechnet, nicht gemessen: Ein Modell passt, wenn seine Gewichte bei einer bestimmten Genauigkeit (Bits pro Gewicht plus MLX’ Gruppenskalen von einem halben Bit) mit Platz für den Kontext innerhalb der 75 % des gemeinsamen Arbeitsspeichers bleiben, die macOS der GPU standardmäßig erlaubt. Die Schreibgeschwindigkeit ist die Speicherbandbreite geteilt durch die pro Token gelesenen Bytes, angezeigt als 45 % bis 80 % dieser Grenze – der Bereich, den echte Läufe in den öffentlichen Apple-Silicon-Benchmarks von llama.cpp erreichen. Das Einlesen des Prompts, lange Kontexte und Batching sind nicht abgedeckt. Die vollständige Methode: mlx.app/compare. Miss deinen eigenen Mac auf MLX Bench.
Nicht enthalten: Werte des Artificial Analysis Intelligence Index (auf den Seiten mit Link angezeigt, aber deren Bedingungen behalten die Weitergabe vor) und Benchmark-Ergebnisse von llama.cpp (in der Methode verlinkt, nicht kopiert).
Nutzen und zitieren
Kostenlos unter Creative Commons Attribution 4.0: kopieren, ändern und veröffentlichen, auch kommerziell, mit einem Link auf diese Seite. Die Spezifikationen selbst sind Fakten von Apple und den Modellherstellern; Modell- und Produktnamen gehören ihren Inhabern. MLX ist nicht mit Apple Inc. verbunden.
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.Die URLs oben liefern immer die neueste Version; jede Datei trägt ihre Version (version im JSON, den Header X-Dataset-Version und den Dateinamen, unter dem sie gespeichert wird). index.json listet jede Datei mit Größe und SHA-256.
Weitere offene Daten
- Explorer API: jeder Block, jede Transaktion, jedes Konto und jeder Platz im MLX Network, als JSON.
- llms.txt und llms-full.txt: die Website als reiner Text für KI-Assistenten, mit jedem Ratgeber in voller Länge.
- Sitemap: jede Seite, mit dem Datum, an dem ihre Fakten zuletzt geprüft wurden.