Speicher bei jeder Genauigkeit
| Version | Gewichte | Mit Kontext | Kleinster Mac |
|---|---|---|---|
| 8 Bit | 130 GB | 140 GB | 192 GB |
| 6 Bit | 99,1 GB | 107 GB | 192 GB |
| 4 Bit | 68,6 GB | 74,1 GB | 128 GB |
| 3 Bit geringere Qualität | 53,4 GB | 57,7 GB | 96 GB |
| 2 Bit geringere Qualität | 38,1 GB | 41,1 GB | 64 GB |
Auf jedem Apple-Chip
Die kleinste Speichergröße jedes Chips, mit der Ornith 1.5 122B 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 | 8 Bit Läuft gut | 51–91 |
| M5 Max | 128 GB | 4 Bit Läuft gut | 49–88 |
| M5 Pro | 64 GB | 2 Bit Läuft gut | 45–79 |
| M5 | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M4 Max | 128 GB | 4 Bit Läuft gut | 44–78 |
| M4 Pro | 64 GB | 2 Bit Läuft gut | 40–70 |
| M4 | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M3 Ultra | 256 GB | 8 Bit Läuft gut | 35–62 |
| M3 Max | 128 GB | 4 Bit Läuft gut | 32–57 |
| M3 Pro | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M3 | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M2 Ultra | 128 GB | 4 Bit Läuft gut | 64–114 |
| M2 Max | 64 GB | 2 Bit Läuft gut | 58–103 |
| M2 Pro | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M2 | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M1 Ultra | 128 GB | 4 Bit Läuft gut | 64–114 |
| M1 Max | 64 GB | 2 Bit Läuft gut | 58–103 |
| 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 Ornith 1.5 122B, 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 ornith-ai/Ornith-1.5-122B -q
Schritt für Schritt: LLMs auf den Mac laden und ausführen · So nutzt du MLX Harness · MLX vs. Ollama vs. llama.cpp
Über Ornith 1.5 122B
| Von | Ornith AI |
|---|---|
| Parameter | 122B gesamt · 10B aktiv (Mixture of Experts) |
| Kontext | 256K Tokens |
| Lizenz | MIT |
| Veröffentlicht | 2026-10 |
| Eingabe | Text und Bilder |
| Gewichte | ornith-ai/Ornith-1.5-122B |
Fragen
- Wie viel Speicher braucht Ornith 1.5 122B?
- Etwa 68,6 GB für die Gewichte mit 4 Bit, plus Platz für den Kontext: insgesamt 74,1 GB. Auf einem Mac heißt das 128 GB gemeinsamer Arbeitsspeicher oder mehr, denn macOS lässt die GPU standardmäßig etwa 75 % davon nutzen.
- Wie schnell ist Ornith 1.5 122B auf einem Mac?
- Das Schreibtempo hängt von der Speicherbandbreite ab. Der schnellste Mac dafür ist hier einer mit M2 Ultra und 128 GB, mit etwa 64–114 Tokens pro Sekunde (4 Bit). Der kleinste Mac, der es ausführt, schafft mit 128 GB etwa 64–114 auf dem M2 Ultra.
- Warum läuft Ornith 1.5 122B schneller, als seine Größe vermuten lässt?
- Es ist ein Mixture-of-Experts-Modell: Es hält 122B Parameter im Speicher, liest pro Token aber nur 10B. Darum schreibt es so schnell wie ein viel kleineres Modell.
Ähnliche Modelle
Für deine Model Card oder README
Zeigt den kleinsten Mac, der Ornith 1.5 122B gut ausführt, und verlinkt hierher.
[](https://mlx.app/run/ornith-1.5-122b)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.