Μπορεί ένας Mac να τρέξει το Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct;

Ναι, με 512 GB ενοποιημένης μνήμης ή περισσότερα. Το Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct έχει 400B παραμέτρους, από τις οποίες οι 17B 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-bit243 GBβάρη 225 GB + συμφραζόμενα
Μικρότερος Mac512 GB6-bit · 5 διαμορφώσεις Mac
Ταχύτερος Mac39–70tokens/s · M5 Ultra 512 GB (εκτίμηση)

Μνήμη σε κάθε ακρίβεια

ΈκδοσηΒάρηΜε συμφραζόμεναΜικρότερος Mac
8-bit425 GB459 GBπερισσότερη από κάθε Mac
6-bit325 GB351 GB512 GB
4-bit225 GB243 GB512 GB
3-bit χαμηλότερη ποιότητα175 GB189 GB256 GB
2-bit χαμηλότερη ποιότητα125 GB135 GB192 GB

Πόση RAM χρειάζεται ένα LLM

Σε κάθε τσιπ της Apple

Το μικρότερο μέγεθος μνήμης κάθε τσιπ που τρέχει το Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct, η καλύτερη έκδοση που χωράει και η ταχύτητα γραφής που μπορείτε να περιμένετε.

ΤσιπΑπαιτείΈκδοσηTokens/s
M6κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M5 Ultra512 GB6-bit Τρέχει καλά39–70
M5 Maxκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M5 Proκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M5κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M4 Maxκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M4 Proκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M4κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M3 Ultra512 GB6-bit Τρέχει καλά27–47
M3 Maxκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M3 Proκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M3κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M2 Ultra192 GB2-bit Τρέχει καλά68–121
M2 Maxκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M2 Proκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M2κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M1 Ultraκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
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 (configuration_llama4.py), οπότε ακολουθήστε τις οδηγίες στην κάρτα μοντέλου του build.Build: mlx-community/Llama-4-Maverick-17B-128E-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

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 4 Maverick 17B-128E Instruct

ΔημιουργόςMeta
Παράμετροι400B συνολικά · 17B ενεργές (mixture of experts)
Συμφραζόμενα1M tokens
ΆδειαLlama 4 Community License
Κυκλοφορία2025-04
ΕίσοδοςΚείμενο και εικόνες
Νοημοσύνη9,3 στον Artificial Analysis Intelligence Index
Βάρηmeta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct

Ερωτήσεις

Πόση μνήμη χρειάζεται το Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct;
Περίπου 225 GB για τα βάρη σε 4-bit, συν χώρο για τα συμφραζόμενα: 243 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 Llama 4 Maverick 17B-128E 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 512 GB, με περίπου 39–70 tokens ανά δευτερόλεπτο (6-bit). Ο μικρότερος Mac που το τρέχει, με 512 GB, φτάνει περίπου τα 39–70 με M5 Ultra.
Γιατί το Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct τρέχει πιο γρήγορα απ’ ό,τι δείχνει το μέγεθός του;
Είναι μοντέλο mixture of experts: κρατά 400B παραμέτρους στη μνήμη αλλά διαβάζει μόνο 17B 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: Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct Δείχνει τον μικρότερο Mac που τρέχει καλά το Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct και οδηγεί εδώ.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/llama-4-maverick.svg)](https://mlx.app/run/llama-4-maverick)

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)