Läuft Recursive Flint auf einem Mac?

Ja, mit 36 GB gemeinsamem Arbeitsspeicher oder mehr. Recursive Flint hat 39,8B Parameter, davon 2,5B aktiv pro Token; hier siehst du, wie viel Speicher es bei jeder Genauigkeit braucht und wie schnell jeder Apple-Chip es ausführt. Die eigene Engine von Recursive, Rec, braucht einen M4 Pro, M5 Pro oder M5 Max mit mindestens 48 GB gemeinsamem Arbeitsspeicher (Vorgabe des Herstellers). Die Speicher- und Tempoangaben auf dieser Seite sind Schätzungen für einen allgemeinen MLX-Build.

Aktualisiert

Speicher mit 4 Bit24,2 GBGewichte 22,4 GB + Kontext
Kleinster Mac36 GB4 Bit, Schätzung · Rec braucht 48 GB
Schnellster Mac200–356Tokens/s · M5 Ultra 96 GB (Schätzung)

Speicher bei jeder Genauigkeit

VersionGewichteMit KontextKleinster Mac
8 Bit42,3 GB45,7 GB64 GB
6 Bit32,3 GB34,9 GB48 GB
4 Bit22,4 GB24,2 GB36 GB
3 Bit geringere Qualität17,4 GB18,9 GB32 GB
2 Bit geringere Qualität12,4 GB13,9 GB24 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.

ChipBrauchtVersionTokens/s
M624 GB2 Bit Läuft gut96–170
M5 Ultra96 GB8 Bit Läuft gut200–356
M5 Max36 GB4 Bit Läuft gut148–263
M5 Pro48 GB6 Bit Läuft gut69–123
M524 GB2 Bit Läuft gut86–153
M4 Max36 GB4 Bit Läuft gut132–234
M4 Pro48 GB6 Bit Läuft gut61–109
M424 GB2 Bit Läuft gut68–120
M3 Ultra96 GB8 Bit Läuft gut137–243
M3 Max36 GB4 Bit Läuft gut96–171
M3 Pro36 GB4 Bit Läuft gut48–86
M324 GB2 Bit Läuft gut56–100
M2 Ultra64 GB8 Bit Läuft gut133–237
M2 Max64 GB8 Bit Läuft gut67–119
M2 Pro32 GB3 Bit Läuft gut82–145
M224 GB2 Bit Läuft gut56–100
M1 Ultra64 GB8 Bit Läuft gut133–237
M1 Max64 GB8 Bit Läuft gut67–119
M1 Pro32 GB3 Bit Läuft gut82–145
M116 GB2 Bit Gerade so38–68

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.

MacLaufzeitGenauigkeitDecode tok/sQuelle
Mac Studio M3 UltraOllama (MLX engine)INT4 (QAT)107Alec Kloss @aleckloss
Mac Studio M3 Ultramlx-lm (PR #1998)INT4 (QAT)104,5Alec Kloss @aleckloss
Mac Studio M3 Ultramlx-vlmBF1651,3bei 1K KontextPrince Canuma @Prince_Canuma
Mac Studio M3 Ultramlx-vlmBF1633bei 128K KontextPrince Canuma @Prince_Canuma
Mac mini M5 Pro 64 GBOllama4-bit115Pratik Gandhi @pratikg
Mac mini M5 Pro 64 GBOllama4-bit87bei 20K KontextPratik 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

  1. 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

VonRecursive
Parameter39,8B gesamt · 2,5B aktiv (Mixture of Experts)
Kontext256K Tokens
LizenzApache-2.0
Veröffentlicht2026-10
EingabeText
GewichteRecursiveSI/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.

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Für deine Model Card oder README

Runs on a Mac: Recursive Flint Zeigt den kleinsten Mac, der Recursive Flint gut ausführt, und verlinkt hierher.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/flint.svg)](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)

Läuft Recursive Flint auf dem Mac? Speicher und Tempo