Speicher bei jeder Genauigkeit
| Version | Gewichte | Mit Kontext | Kleinster Mac |
|---|---|---|---|
| 8 Bit | 313 GB | 339 GB | 512 GB |
| 6 Bit | 240 GB | 259 GB | 512 GB |
| 4 Bit | 166 GB | 179 GB | 256 GB |
| 3 Bit geringere Qualität | 129 GB | 139 GB | 192 GB |
| 2 Bit geringere Qualität | 92,2 GB | 99,6 GB | 192 GB |
Auf jedem Apple-Chip
Die kleinste Speichergröße jedes Chips, mit der Hy3 läuft, die beste Version, die hineinpasst, und das Schreibtempo, das du erwarten kannst.
| Chip | Braucht | Version | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| M6 | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M5 Ultra | 256 GB | 4 Bit Läuft gut | 46–81 |
| M5 Max | 128 GB | 2 Bit Gerade so | 42–74 |
| M5 Pro | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M5 | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M4 Max | 128 GB | 2 Bit Gerade so | 37–66 |
| M4 Pro | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M4 | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M3 Ultra | 256 GB | 4 Bit Läuft gut | 31–56 |
| M3 Max | 128 GB | 2 Bit Gerade so | 27–48 |
| M3 Pro | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M3 | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M2 Ultra | 192 GB | 3 Bit Läuft gut | 39–70 |
| M2 Max | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M2 Pro | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M2 | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M1 Ultra | 128 GB | 2 Bit Gerade so | 55–97 |
| M1 Max | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M1 Pro | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M1 | keine Größe passt | Zu groß | – |
So führst du es aus
- Der einfache Weg: Lade MLX Harness herunter, kostenlos und Open Source. Suche nach Hy3, lade die Version, die zu deinem Mac passt, und chatte los. MLX Harness stellt das Modell auch deinen anderen Apps über eine OpenAI-kompatible API bereit.MLX Harness herunterladenKostenlos · Apple Silicon · macOS 14.5 oder neuer
- Im Terminal mit Apples MLX:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Hy3-OptiQ-2bitBuild: mlx-community/Hy3-OptiQ-2bit 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 Hy3
| Von | Tencent |
|---|---|
| Parameter | 295B gesamt · 21B aktiv (Mixture of Experts) |
| Kontext | 256K Tokens |
| Lizenz | Apache-2.0 |
| Veröffentlicht | 2026-07 |
| Eingabe | Text |
| Intelligenz | 25,3 im Artificial Analysis Intelligence Index |
| Gewichte | tencent/Hy3 |
Fragen
- Wie viel Speicher braucht Hy3?
- Etwa 166 GB für die Gewichte mit 4 Bit, plus Platz für den Kontext: insgesamt 179 GB. Auf einem Mac heißt das 256 GB gemeinsamer Arbeitsspeicher oder mehr, denn macOS lässt die GPU standardmäßig etwa 75 % davon nutzen.
- Wie schnell ist Hy3 auf einem Mac?
- Das Schreibtempo hängt von der Speicherbandbreite ab. Der schnellste Mac dafür ist hier einer mit M5 Ultra und 256 GB, mit etwa 46–81 Tokens pro Sekunde (4 Bit). Der kleinste Mac, der es ausführt, schafft mit 256 GB etwa 46–81 auf dem M5 Ultra.
- Warum läuft Hy3 schneller, als seine Größe vermuten lässt?
- Es ist ein Mixture-of-Experts-Modell: Es hält 295B Parameter im Speicher, liest pro Token aber nur 21B. Darum schreibt es so schnell wie ein viel kleineres Modell.
Ähnliche Modelle
Für deine Model Card oder README
Zeigt den kleinsten Mac, der Hy3 gut ausführt, und verlinkt hierher.
[](https://mlx.app/run/hy3)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.