Μπορεί ένας Mac να τρέξει το GLM-5.3 Flash;

Ναι, με 512 GB ενοποιημένης μνήμης ή περισσότερα. Το GLM-5.3 Flash έχει 320B παραμέτρους, από τις οποίες οι 18B είναι ενεργές σε κάθε token· εδώ θα δείτε τη μνήμη που χρειάζεται σε κάθε ακρίβεια και πόσο γρήγορα το τρέχει κάθε τσιπ της Apple.

Ενημέρωση

Μνήμη σε 4-bit194 GBβάρη 180 GB + συμφραζόμενα
Μικρότερος Mac512 GB8-bit · 5 διαμορφώσεις Mac
Ταχύτερος Mac28–50tokens/s · M5 Ultra 512 GB (εκτίμηση)

Μνήμη σε κάθε ακρίβεια

ΈκδοσηΒάρηΜε συμφραζόμεναΜικρότερος Mac
8-bit340 GB367 GB512 GB
6-bit260 GB281 GB512 GB
4-bit180 GB194 GB512 GB
3-bit χαμηλότερη ποιότητα140 GB151 GB256 GB
2-bit χαμηλότερη ποιότητα100 GB108 GB192 GB

Πόση RAM χρειάζεται ένα LLM

Σε κάθε τσιπ της Apple

Το μικρότερο μέγεθος μνήμης κάθε τσιπ που τρέχει το GLM-5.3 Flash, η καλύτερη έκδοση που χωράει και η ταχύτητα γραφής που μπορείτε να περιμένετε.

ΤσιπΑπαιτείΈκδοσηTokens/s
M6κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M5 Ultra512 GB8-bit Τρέχει καλά28–50
M5 Max128 GB2-bit Οριακά49–88
M5 Proκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M5κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M4 Max128 GB2-bit Οριακά44–78
M4 Proκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M4κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M3 Ultra512 GB8-bit Τρέχει καλά19–34
M3 Max128 GB2-bit Οριακά32–57
M3 Proκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M3κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M2 Ultra192 GB2-bit Τρέχει καλά64–114
M2 Maxκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M2 Proκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M2κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M1 Ultra128 GB2-bit Οριακά64–114
M1 Maxκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M1 Proκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M1κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–

Πώς να το τρέξετε

Στο Terminal με το MLX της Apple: Το κανονικό mlx-lm δεν μπορεί ακόμη να φορτώσει αυτό το μοντέλο (mlx-community/GLM-5.3-Flash-4bit), οπότε ακολουθήστε τις οδηγίες στην κάρτα μοντέλου του build.Build: mlx-community/GLM-5.3-Flash-4bit στο Hugging Face. Οι άλλες ακρίβειες βρίσκονται ακριβώς δίπλα.

Βήμα προς βήμα: λήψη και εκτέλεση LLM σε Mac · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Προτιμάτε μια εφαρμογή από το Τερματικό; Συγκρίνετε τις εφαρμογές Mac που τρέχουν τοπικά μοντέλα στο AI App Store: τιμή, άδεια και πού πηγαίνουν τα δεδομένα σας.

Σχετικά με το GLM-5.3 Flash

ΔημιουργόςZ.ai (Zhipu)
Παράμετροι320B συνολικά · 18B ενεργές (mixture of experts)
Συμφραζόμενα1M tokens
ΆδειαMIT
Κυκλοφορία2026-08
ΕίσοδοςΚείμενο και εικόνες
Νοημοσύνη41,8 στον Artificial Analysis Intelligence Index
Βάρηzai-org/GLM-5.3-Flash

Ερωτήσεις

Πόση μνήμη χρειάζεται το GLM-5.3 Flash;
Περίπου 180 GB για τα βάρη σε 4-bit, συν χώρο για τα συμφραζόμενα: 194 GB συνολικά. Σε Mac αυτό σημαίνει 512 GB ενοποιημένης μνήμης ή περισσότερα, αφού το macOS αφήνει από προεπιλογή την GPU να χρησιμοποιεί περίπου το 75% της.
Πόσο γρήγορο είναι το GLM-5.3 Flash σε Mac;
Η ταχύτητα γραφής εξαρτάται από το εύρος ζώνης μνήμης. Ο ταχύτερος Mac γι’ αυτό εδώ είναι ένας Mac με M5 Ultra και 512 GB, με περίπου 28–50 tokens ανά δευτερόλεπτο (8-bit). Ο μικρότερος Mac που το τρέχει, με 512 GB, φτάνει περίπου τα 28–50 με M5 Ultra.
Γιατί το GLM-5.3 Flash τρέχει πιο γρήγορα απ’ ό,τι δείχνει το μέγεθός του;
Είναι μοντέλο mixture of experts: κρατά 320B παραμέτρους στη μνήμη αλλά διαβάζει μόνο 18B για κάθε token, οπότε γράφει με την ταχύτητα ενός πολύ μικρότερου μοντέλου.

Παρόμοια μοντέλα

Όλα τα μοντέλα · Όλοι οι Mac · Συγκρίνετε τον Mac σας

Για την κάρτα μοντέλου ή το README σας

Runs on a Mac: GLM-5.3 Flash Δείχνει τον μικρότερο Mac που τρέχει καλά το GLM-5.3 Flash και οδηγεί εδώ.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/glm-5.3-flash.svg)](https://mlx.app/run/glm-5.3-flash)

Πώς υπολογίζεται

Μνήμη: οι παράμετροι του μοντέλου σε 8, 6, 4, 3 ή 2 bit ανά βάρος συν τις κλίμακες ομάδων του MLX (μισό bit ανά βάρος), ή στην εγγενή του μορφή, με χώρο για τα συμφραζόμενα από πάνω. Από προεπιλογή το macOS αφήνει την GPU να χρησιμοποιεί περίπου το 75% της ενοποιημένης μνήμης. Ταχύτητα: το εύρος ζώνης μνήμης διαιρεμένο με τα bytes που διαβάζονται ανά token είναι το ανώτατο όριο για μία συνομιλία· στα δημόσια benchmarks Apple Silicon του llama.cpp οι πραγματικές εκτελέσεις φτάνουν περίπου το 45% έως 80% του ορίου, και αυτό το εύρος δείχνουμε. Είναι εκτιμήσεις, όχι μετρήσεις: μετρήστε τον δικό σας Mac στο MLX Bench. Στοιχεία μοντέλων από την επίσημη κάρτα κάθε μοντέλου, στοιχεία τσιπ από τα Τεχνικά χαρακτηριστικά της Apple. Ελέγχθηκε 2026-10-19. Ίδια δεδομένα με το mlx.app/compare.

Ανοιχτά δεδομένα: mlx.app/data (JSON, CSV)