Speicher bei jeder Genauigkeit
| Version | Gewichte | Mit Kontext | Kleinster Mac |
|---|---|---|---|
| 8 Bit | 78,6 GB | 84,9 GB | 128 GB |
| 6 Bit | 60,1 GB | 64,9 GB | 96 GB |
| 4 Bit | 41,6 GB | 44,9 GB | 64 GB |
| 3 Bit geringere Qualität | 32,4 GB | 35 GB | 48 GB |
| 2 Bit geringere Qualität | 23,1 GB | 24,9 GB | 36 GB |
Auf jedem Apple-Chip
Die kleinste Speichergröße jedes Chips, mit der Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B läuft, die beste Version, die hineinpasst, und das Schreibtempo, das du erwarten kannst.
| Chip | Braucht | Version | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| M6 | 32 GB | 2 Bit Gerade so | 27–49 |
| M5 Ultra | 96 GB | 6 Bit Läuft gut | 74–132 |
| M5 Max | 64 GB | 4 Bit Läuft gut | 54–96 |
| M5 Pro | 64 GB | 4 Bit Läuft gut | 27–48 |
| M5 | 32 GB | 2 Bit Gerade so | 25–44 |
| M4 Max | 64 GB | 4 Bit Läuft gut | 48–86 |
| M4 Pro | 64 GB | 4 Bit Läuft gut | 24–43 |
| M4 | 32 GB | 2 Bit Gerade so | 19–34 |
| M3 Ultra | 96 GB | 6 Bit Läuft gut | 50–90 |
| M3 Max | 64 GB | 4 Bit Läuft gut | 35–63 |
| M3 Pro | 36 GB | 2 Bit Läuft gut | 24–43 |
| M3 | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M2 Ultra | 64 GB | 4 Bit Läuft gut | 71–125 |
| M2 Max | 64 GB | 4 Bit Läuft gut | 35–63 |
| M2 Pro | 32 GB | 2 Bit Gerade so | 32–57 |
| M2 | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M1 Ultra | 64 GB | 4 Bit Läuft gut | 71–125 |
| M1 Max | 64 GB | 4 Bit Läuft gut | 35–63 |
| M1 Pro | 32 GB | 2 Bit Gerade so | 32–57 |
| M1 | keine Größe passt | Zu groß | – |
So führst du es aus
- Der einfache Weg: Lade MLX Harness herunter, kostenlos und Open Source. Suche nach Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B, 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: Es gibt noch keinen MLX-Build aus der Community, also erstell einen aus den offiziellen Gewichten:
pip install mlx-lmmlx_lm.convert --hf-path nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-BF16 -q
Schritt für Schritt: LLMs auf den Mac laden und ausführen · So nutzt du MLX Harness · MLX vs. Ollama vs. llama.cpp
Über Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B
| Von | NVIDIA |
|---|---|
| Parameter | 74B gesamt · 9B aktiv (Mixture of Experts) |
| Kontext | 256K Tokens |
| Lizenz | OpenMDW-1.1 |
| Veröffentlicht | 2026-10 |
| Eingabe | Text und Bilder |
| Intelligenz | 21,4 im Artificial Analysis Intelligence Index |
| Gewichte | nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-BF16 |
Fragen
- Wie viel Speicher braucht Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B?
- Etwa 41,6 GB für die Gewichte mit 4 Bit, plus Platz für den Kontext: insgesamt 44,9 GB. Auf einem Mac heißt das 64 GB gemeinsamer Arbeitsspeicher oder mehr, denn macOS lässt die GPU standardmäßig etwa 75 % davon nutzen.
- Wie schnell ist Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B 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 74–132 Tokens pro Sekunde (6 Bit). Der kleinste Mac, der es ausführt, schafft mit 64 GB etwa 71–125 auf dem M2 Ultra.
- Warum läuft Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B schneller, als seine Größe vermuten lässt?
- Es ist ein Mixture-of-Experts-Modell: Es hält 74B Parameter im Speicher, liest pro Token aber nur 9B. Darum schreibt es so schnell wie ein viel kleineres Modell.
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Für deine Model Card oder README
Zeigt den kleinsten Mac, der Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B gut ausführt, und verlinkt hierher.
[](https://mlx.app/run/nemotron-3.5-bolt-74b-a9b)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.