Μπορεί ένας Mac να τρέξει το Llama 3.3 70B Instruct;

Ναι, με 64 GB ενοποιημένης μνήμης ή περισσότερα. Το Llama 3.3 70B Instruct έχει 70B παραμέτρους· εδώ θα δείτε τη μνήμη που χρειάζεται σε κάθε ακρίβεια και πόσο γρήγορα το τρέχει κάθε τσιπ της Apple.

Ενημέρωση

Μνήμη σε 4-bit42,6 GBβάρη 39,4 GB + συμφραζόμενα
Μικρότερος Mac64 GB4-bit · 39 διαμορφώσεις Mac
Ταχύτερος Mac14–24tokens/s · M5 Ultra 96 GB (εκτίμηση)

Μνήμη σε κάθε ακρίβεια

ΈκδοσηΒάρηΜε συμφραζόμεναΜικρότερος Mac
8-bit74,4 GB80,4 GB128 GB
6-bit56,9 GB61,5 GB96 GB
4-bit39,4 GB42,6 GB64 GB
3-bit χαμηλότερη ποιότητα30,6 GB33 GB48 GB
2-bit χαμηλότερη ποιότητα21,9 GB23,7 GB32 GB

Πόση RAM χρειάζεται ένα LLM

Σε κάθε τσιπ της Apple

Το μικρότερο μέγεθος μνήμης κάθε τσιπ που τρέχει το Llama 3.3 70B Instruct, η καλύτερη έκδοση που χωράει και η ταχύτητα γραφής που μπορείτε να περιμένετε.

ΤσιπΑπαιτείΈκδοσηTokens/s
M632 GB2-bit Αργό3–6
M5 Ultra96 GB4-bit Τρέχει καλά14–24
M5 Max64 GB4-bit Αργό7–12
M5 Pro64 GB4-bit Αργό4–6
M532 GB2-bit Αργό3–6
M4 Max64 GB4-bit Αργό6–11
M4 Pro64 GB4-bit Αργό3–6
M432 GB2-bit Αργό2–4
M3 Ultra96 GB6-bit Αργό6–12
M3 Max64 GB4-bit Αργό5–8
M3 Pro36 GB2-bit Αργό3–5
M3κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M2 Ultra64 GB4-bit Αργό9–16
M2 Max64 GB4-bit Αργό5–8
M2 Pro32 GB2-bit Αργό4–7
M2κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M1 Ultra64 GB4-bit Αργό9–16
M1 Max64 GB4-bit Αργό5–8
M1 Pro32 GB2-bit Αργό4–7
M1κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–

Πώς να το τρέξετε

Στο Terminal με το MLX της Apple:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Llama-3.3-70B-Instruct-4bitBuild: mlx-community/Llama-3.3-70B-Instruct-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

Το Llama 3.3 70B Instruct στο AI App Store · 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 Llama 3.3 70B Instruct

ΔημιουργόςMeta
Παράμετροι70B (dense)
Συμφραζόμενα128K tokens
ΆδειαLlama 3.3 Community License
Κυκλοφορία2024-12
ΕίσοδοςΚείμενο
Βάρηmeta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct

Ερωτήσεις

Πόση μνήμη χρειάζεται το Llama 3.3 70B Instruct;
Περίπου 39,4 GB για τα βάρη σε 4-bit, συν χώρο για τα συμφραζόμενα: 42,6 GB συνολικά. Σε Mac αυτό σημαίνει 64 GB ενοποιημένης μνήμης ή περισσότερα, αφού το macOS αφήνει από προεπιλογή την GPU να χρησιμοποιεί περίπου το 75% της.
Πόσο γρήγορο είναι το Llama 3.3 70B Instruct σε Mac;
Η ταχύτητα γραφής εξαρτάται από το εύρος ζώνης μνήμης. Ο ταχύτερος Mac γι’ αυτό εδώ είναι ένας Mac με M5 Ultra και 96 GB, με περίπου 14–24 tokens ανά δευτερόλεπτο (4-bit). Ο μικρότερος Mac που το τρέχει, με 64 GB, φτάνει περίπου τα 9–16 με M2 Ultra.
Βλάπτει η κβαντοποίηση το Llama 3.3 70B Instruct;
Στα 4 bit τα περισσότερα μοντέλα μένουν κοντά στην αρχική ποιότητα· κάτω από τα 4 bit η ποιότητα πέφτει πιο γρήγορα. Επιλέξτε την υψηλότερη ακρίβεια που χωράει στον Mac σας με περιθώριο.

Παρόμοια μοντέλα

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

Για την κάρτα μοντέλου ή το README σας

Runs on a Mac: Llama 3.3 70B Instruct Δείχνει τον μικρότερο Mac που τρέχει καλά το Llama 3.3 70B Instruct και οδηγεί εδώ.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/llama-3.3-70b.svg)](https://mlx.app/run/llama-3.3-70b)

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)