Μπορεί ένας Mac να τρέξει το Qwen3 Coder 30B A3B Instruct;

Ναι, με 32 GB ενοποιημένης μνήμης ή περισσότερα. Το Qwen3 Coder 30B A3B Instruct έχει 30,5B παραμέτρους, από τις οποίες οι 3,3B 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-bit18,7 GBβάρη 17,2 GB + συμφραζόμενα
Μικρότερος Mac32 GB4-bit · 55 διαμορφώσεις Mac
Ταχύτερος Mac154–274tokens/s · M5 Ultra 96 GB (εκτίμηση)

Μνήμη σε κάθε ακρίβεια

ΈκδοσηΒάρηΜε συμφραζόμεναΜικρότερος Mac
8-bit32,4 GB35 GB48 GB
6-bit24,8 GB26,8 GB36 GB
4-bit17,2 GB18,7 GB32 GB
3-bit χαμηλότερη ποιότητα13,3 GB14,8 GB24 GB
2-bit χαμηλότερη ποιότητα9,5 GB11 GB16 GB

Πόση RAM χρειάζεται ένα LLM

Σε κάθε τσιπ της Apple

Το μικρότερο μέγεθος μνήμης κάθε τσιπ που τρέχει το Qwen3 Coder 30B A3B Instruct, η καλύτερη έκδοση που χωράει και η ταχύτητα γραφής που μπορείτε να περιμένετε.

ΤσιπΑπαιτείΈκδοσηTokens/s
M632 GB4-bit Τρέχει καλά40–72
M5 Ultra96 GB8-bit Τρέχει καλά154–274
M5 Max36 GB6-bit Τρέχει καλά77–136
M5 Pro48 GB8-bit Τρέχει καλά39–70
M532 GB4-bit Τρέχει καλά36–64
M4 Max36 GB6-bit Τρέχει καλά68–121
M4 Pro48 GB8-bit Τρέχει καλά35–62
M432 GB4-bit Τρέχει καλά28–51
M3 Ultra96 GB8-bit Τρέχει καλά105–187
M3 Max36 GB6-bit Τρέχει καλά50–89
M3 Pro36 GB6-bit Τρέχει καλά25–44
M316 GB2-bit Τρέχει καλά45–80
M2 Ultra64 GB8-bit Τρέχει καλά103–183
M2 Max32 GB4-bit Τρέχει καλά95–168
M2 Pro32 GB4-bit Τρέχει καλά47–84
M216 GB2-bit Τρέχει καλά45–80
M1 Ultra64 GB8-bit Τρέχει καλά103–183
M1 Max32 GB4-bit Τρέχει καλά95–168
M1 Pro32 GB4-bit Τρέχει καλά47–84
M116 GB2-bit Τρέχει καλά31–54

Πώς να το τρέξετε

Στο Terminal με το MLX της Apple:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-4bitBuild: mlx-community/Qwen3-Coder-30B-A3B-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 Qwen3 Coder 30B A3B 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 Qwen3 Coder 30B A3B Instruct

ΔημιουργόςQwen (Alibaba)
Παράμετροι30,5B συνολικά · 3,3B ενεργές (mixture of experts)
Συμφραζόμενα256K tokens
ΆδειαApache-2.0
Κυκλοφορία2025-07
ΕίσοδοςΚείμενο
ΒάρηQwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct

Ερωτήσεις

Πόση μνήμη χρειάζεται το Qwen3 Coder 30B A3B Instruct;
Περίπου 17,2 GB για τα βάρη σε 4-bit, συν χώρο για τα συμφραζόμενα: 18,7 GB συνολικά. Σε Mac αυτό σημαίνει 32 GB ενοποιημένης μνήμης ή περισσότερα, αφού το macOS αφήνει από προεπιλογή την GPU να χρησιμοποιεί περίπου το 75% της.
Πόσο γρήγορο είναι το Qwen3 Coder 30B A3B 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 154–274 tokens ανά δευτερόλεπτο (8-bit). Ο μικρότερος Mac που το τρέχει, με 32 GB, φτάνει περίπου τα 95–168 με M2 Max.
Γιατί το Qwen3 Coder 30B A3B Instruct τρέχει πιο γρήγορα απ’ ό,τι δείχνει το μέγεθός του;
Είναι μοντέλο mixture of experts: κρατά 30,5B παραμέτρους στη μνήμη αλλά διαβάζει μόνο 3,3B 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: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct Δείχνει τον μικρότερο Mac που τρέχει καλά το Qwen3 Coder 30B A3B Instruct και οδηγεί εδώ.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/qwen3-coder-30b-a3b.svg)](https://mlx.app/run/qwen3-coder-30b-a3b)

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)