Μπορεί ένας Mac να τρέξει το Mistral Small 4 (119B);

Ναι, με 128 GB ενοποιημένης μνήμης ή περισσότερα. Το Mistral Small 4 (119B) έχει 119B παραμέτρους, από τις οποίες οι 6,5B 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-bit72,3 GBβάρη 66,9 GB + συμφραζόμενα
Μικρότερος Mac128 GB4-bit · 23 διαμορφώσεις Mac
Ταχύτερος Mac97–173tokens/s · M2 Ultra 128 GB (εκτίμηση)

Μνήμη σε κάθε ακρίβεια

ΈκδοσηΒάρηΜε συμφραζόμεναΜικρότερος Mac
8-bit126 GB137 GB192 GB
6-bit96,7 GB104 GB192 GB
4-bit66,9 GB72,3 GB128 GB
3-bit χαμηλότερη ποιότητα52,1 GB56,3 GB96 GB
2-bit χαμηλότερη ποιότητα37,2 GB40,2 GB64 GB

Πόση RAM χρειάζεται ένα LLM

Σε κάθε τσιπ της Apple

Το μικρότερο μέγεθος μνήμης κάθε τσιπ που τρέχει το Mistral Small 4 (119B), η καλύτερη έκδοση που χωράει και η ταχύτητα γραφής που μπορείτε να περιμένετε.

ΤσιπΑπαιτείΈκδοσηTokens/s
M6κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M5 Ultra256 GB8-bit Τρέχει καλά78–139
M5 Max128 GB4-bit Τρέχει καλά75–133
M5 Pro64 GB2-bit Τρέχει καλά69–123
M5κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M4 Max128 GB4-bit Τρέχει καλά66–118
M4 Pro64 GB2-bit Τρέχει καλά61–109
M4κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M3 Ultra256 GB8-bit Τρέχει καλά53–95
M3 Max128 GB4-bit Τρέχει καλά49–86
M3 Proκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M3κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M2 Ultra128 GB4-bit Τρέχει καλά97–173
M2 Max64 GB2-bit Τρέχει καλά90–160
M2 Proκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M2κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M1 Ultra128 GB4-bit Τρέχει καλά97–173
M1 Max64 GB2-bit Τρέχει καλά90–160
M1 Proκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
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/Mistral-Small-4-119B-2603-4bitBuild: mlx-community/Mistral-Small-4-119B-2603-4bit 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 Mistral Small 4 (119B)

ΔημιουργόςMistral AI
Παράμετροι119B συνολικά · 6,5B ενεργές (mixture of experts)
Συμφραζόμενα256K tokens
ΆδειαApache-2.0
Κυκλοφορία2026-01
ΕίσοδοςΚείμενο και εικόνες
Νοημοσύνη11,3 στον Artificial Analysis Intelligence Index
Βάρηmistralai/Mistral-Small-4-119B-2603

Ερωτήσεις

Πόση μνήμη χρειάζεται το Mistral Small 4 (119B);
Περίπου 66,9 GB για τα βάρη σε 4-bit, συν χώρο για τα συμφραζόμενα: 72,3 GB συνολικά. Σε Mac αυτό σημαίνει 128 GB ενοποιημένης μνήμης ή περισσότερα, αφού το macOS αφήνει από προεπιλογή την GPU να χρησιμοποιεί περίπου το 75% της.
Πόσο γρήγορο είναι το Mistral Small 4 (119B) σε Mac;
Η ταχύτητα γραφής εξαρτάται από το εύρος ζώνης μνήμης. Ο ταχύτερος Mac γι’ αυτό εδώ είναι ένας Mac με M2 Ultra και 128 GB, με περίπου 97–173 tokens ανά δευτερόλεπτο (4-bit). Ο μικρότερος Mac που το τρέχει, με 128 GB, φτάνει περίπου τα 97–173 με M2 Ultra.
Γιατί το Mistral Small 4 (119B) τρέχει πιο γρήγορα απ’ ό,τι δείχνει το μέγεθός του;
Είναι μοντέλο mixture of experts: κρατά 119B παραμέτρους στη μνήμη αλλά διαβάζει μόνο 6,5B 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: Mistral Small 4 (119B) Δείχνει τον μικρότερο Mac που τρέχει καλά το Mistral Small 4 (119B) και οδηγεί εδώ.

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

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)