Speicher bei jeder Genauigkeit
| Version | Gewichte | Mit Kontext | Kleinster Mac |
|---|---|---|---|
| 8 Bit | 42,3 GB | 45,7 GB | 64 GB |
| 6 Bit | 32,3 GB | 34,9 GB | 48 GB |
| 4 Bit | 22,4 GB | 24,2 GB | 36 GB |
| 3 Bit geringere Qualität | 17,4 GB | 18,9 GB | 32 GB |
| 2 Bit geringere Qualität | 12,4 GB | 13,9 GB | 24 GB |
Auf jedem Apple-Chip
Die kleinste Speichergröße jedes Chips, mit der Recursive Flint läuft, die beste Version, die hineinpasst, und das Schreibtempo, das du erwarten kannst.
| Chip | Braucht | Version | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| M6 | 24 GB | 2 Bit Läuft gut | 96–170 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8 Bit Läuft gut | 200–356 |
| M5 Max | 36 GB | 4 Bit Läuft gut | 148–263 |
| M5 Pro | 48 GB | 6 Bit Läuft gut | 69–123 |
| M5 | 24 GB | 2 Bit Läuft gut | 86–153 |
| M4 Max | 36 GB | 4 Bit Läuft gut | 132–234 |
| M4 Pro | 48 GB | 6 Bit Läuft gut | 61–109 |
| M4 | 24 GB | 2 Bit Läuft gut | 68–120 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8 Bit Läuft gut | 137–243 |
| M3 Max | 36 GB | 4 Bit Läuft gut | 96–171 |
| M3 Pro | 36 GB | 4 Bit Läuft gut | 48–86 |
| M3 | 24 GB | 2 Bit Läuft gut | 56–100 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8 Bit Läuft gut | 133–237 |
| M2 Max | 64 GB | 8 Bit Läuft gut | 67–119 |
| M2 Pro | 32 GB | 3 Bit Läuft gut | 82–145 |
| M2 | 24 GB | 2 Bit Läuft gut | 56–100 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8 Bit Läuft gut | 133–237 |
| M1 Max | 64 GB | 8 Bit Läuft gut | 67–119 |
| M1 Pro | 32 GB | 3 Bit Läuft gut | 82–145 |
| M1 | 16 GB | 2 Bit Gerade so | 38–68 |
Von anderen gemessen
Generierungstempo von Recursive Flint, das andere auf ihren eigenen Macs gemessen und öffentlich gepostet haben. Das sind Messungen Dritter, nicht unsere, und nicht die Schätzungen oben.
| Mac | Laufzeit | Genauigkeit | Decode tok/s | Quelle |
|---|---|---|---|---|
| Mac Studio M3 Ultra | Ollama (MLX engine) | INT4 (QAT) | 107 | Alec Kloss @aleckloss |
| Mac Studio M3 Ultra | mlx-lm (PR #1998) | INT4 (QAT) | 104,5 | Alec Kloss @aleckloss |
| Mac Studio M3 Ultra | mlx-vlm | BF16 | 51,3bei 1K Kontext | Prince Canuma @Prince_Canuma |
| Mac Studio M3 Ultra | mlx-vlm | BF16 | 33bei 128K Kontext | Prince Canuma @Prince_Canuma |
| Mac mini M5 Pro 64 GB | Ollama | 4-bit | 115 | Pratik Gandhi @pratikg |
| Mac mini M5 Pro 64 GB | Ollama | 4-bit | 87bei 20K Kontext | Pratik Gandhi @pratikg |
Die Ergebnisse hängen von Laufzeitumgebung und Einstellungen ab: Version, Genauigkeit, Kontextlänge, Prompt und Reasoning an oder aus ändern das Tempo.
So führst du es aus
- Im Terminal mit Rec, der eigenen Engine des Herstellers:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/recursive-oss/rec/main/install.sh | bashrec launch piVoraussetzungen: M4 Pro, M5 Pro or M5 Max · at least 48 GB unified memory · about 30 GB free disk · Node.js 22 and npm (for pi)Build: RecursiveSI/flint-int4 auf Hugging Face. Andere Genauigkeiten liegen gleich daneben.
Schritt für Schritt: LLMs auf den Mac laden und ausführen · So nutzt du MLX Harness · MLX vs. Ollama vs. llama.cpp
Über Recursive Flint
| Von | Recursive |
|---|---|
| Parameter | 39,8B gesamt · 2,5B aktiv (Mixture of Experts) |
| Kontext | 256K Tokens |
| Lizenz | Apache-2.0 |
| Veröffentlicht | 2026-10 |
| Eingabe | Text |
| Gewichte | RecursiveSI/flint |
Fragen
- Wie viel Speicher braucht Recursive Flint?
- Etwa 22,4 GB für die Gewichte mit 4 Bit, plus Platz für den Kontext: insgesamt 24,2 GB. Auf einem Mac heißt das 36 GB gemeinsamer Arbeitsspeicher oder mehr, denn macOS lässt die GPU standardmäßig etwa 75 % davon nutzen. Die eigene Engine von Recursive, Rec, braucht einen M4 Pro, M5 Pro oder M5 Max mit mindestens 48 GB gemeinsamem Arbeitsspeicher (Vorgabe des Herstellers).
- Wie schnell ist Recursive Flint auf einem Mac?
- Das Schreibtempo hängt von der Speicherbandbreite ab. Der schnellste Mac dafür ist hier einer mit M5 Ultra und 96 GB, mit etwa 200–356 Tokens pro Sekunde (8 Bit). Der kleinste Mac, der es ausführt, schafft mit 36 GB etwa 148–263 auf dem M5 Max.
- Warum läuft Recursive Flint schneller, als seine Größe vermuten lässt?
- Es ist ein Mixture-of-Experts-Modell: Es hält 39,8B Parameter im Speicher, liest pro Token aber nur 2,5B. Darum schreibt es so schnell wie ein viel kleineres Modell.
Ähnliche Modelle
Für deine Model Card oder README
Zeigt den kleinsten Mac, der Recursive Flint gut ausführt, und verlinkt hierher.
[](https://mlx.app/run/flint)So wird gerechnet
Speicher: die Parameter des Modells mit 8, 6, 4, 3 oder 2 Bit pro Gewicht plus die Gruppenskalen von MLX (ein halbes Bit pro Gewicht) oder in seinem nativen Format, dazu Platz für den Kontext. Standardmäßig lässt macOS die GPU etwa 75 % des gemeinsamen Arbeitsspeichers nutzen. Tempo: Speicherbandbreite geteilt durch die pro Token gelesenen Bytes ergibt die Obergrenze für eine Unterhaltung; in den öffentlichen Apple Silicon Benchmarks von llama.cpp erreichen echte Läufe etwa 45 % bis 80 % davon, und diese Spanne zeigen wir. Das sind Schätzungen, keine Messungen: Miss deinen eigenen Mac mit MLX Bench. Modellwerte aus der jeweiligen offiziellen Model Card, Chipwerte aus Apples technischen Daten. Geprüft am 2026-10-19. Dieselben Daten wie auf mlx.app/compare.
Offene Daten: mlx.app/data (JSON, CSV)