Μπορεί ένας Mac να τρέξει το Qwen3.8 Flash Next;

Ναι, με 192 GB ενοποιημένης μνήμης ή περισσότερα. Το Qwen3.8 Flash Next έχει 180B παραμέτρους, από τις οποίες οι 6B 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-bit109 GBβάρη 101 GB + συμφραζόμενα
Μικρότερος Mac192 GB4-bit · 14 διαμορφώσεις Mac
Ταχύτερος Mac110–196tokens/s · M5 Ultra 256 GB (εκτίμηση)

Μνήμη σε κάθε ακρίβεια

ΈκδοσηΒάρηΜε συμφραζόμεναΜικρότερος Mac
8-bit191 GB207 GB512 GB
6-bit146 GB158 GB256 GB
4-bit101 GB109 GB192 GB
3-bit χαμηλότερη ποιότητα78,8 GB85,1 GB128 GB
2-bit χαμηλότερη ποιότητα56,3 GB60,8 GB96 GB

Πόση RAM χρειάζεται ένα LLM

Σε κάθε τσιπ της Apple

Το μικρότερο μέγεθος μνήμης κάθε τσιπ που τρέχει το Qwen3.8 Flash Next, η καλύτερη έκδοση που χωράει και η ταχύτητα γραφής που μπορείτε να περιμένετε.

ΤσιπΑπαιτείΈκδοσηTokens/s
M6κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M5 Ultra256 GB6-bit Τρέχει καλά110–196
M5 Max128 GB3-bit Τρέχει καλά106–189
M5 Proκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M5κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M4 Max128 GB3-bit Τρέχει καλά95–168
M4 Proκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M4κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M3 Ultra256 GB6-bit Τρέχει καλά75–134
M3 Max96 GB2-bit Τρέχει καλά71–126
M3 Proκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M3κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M2 Ultra192 GB4-bit Τρέχει καλά106–188
M2 Max96 GB2-bit Τρέχει καλά95–168
M2 Proκανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M2κανένα μέγεθος δεν χωράειΠολύ μεγάλο–
M1 Ultra128 GB3-bit Τρέχει καλά138–246
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 (ml-explore/mlx-lm#1788), οπότε ακολουθήστε τις οδηγίες στην κάρτα μοντέλου του build.Build: mlx-community/Qwen3.8-Flash-Next-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 Qwen3.8 Flash Next

ΔημιουργόςQwen (Alibaba)
Παράμετροι180B συνολικά · 6B ενεργές (mixture of experts)
Συμφραζόμενα256K tokens
ΆδειαQwen Community License 1.0 (qwen-community-1.0)
Κυκλοφορία2026-08
ΕίσοδοςΚείμενο και εικόνες
Νοημοσύνη39,8 στον Artificial Analysis Intelligence Index
ΒάρηQwen/Qwen3.8-Flash-Next

Ερωτήσεις

Πόση μνήμη χρειάζεται το Qwen3.8 Flash Next;
Περίπου 101 GB για τα βάρη σε 4-bit, συν χώρο για τα συμφραζόμενα: 109 GB συνολικά. Σε Mac αυτό σημαίνει 192 GB ενοποιημένης μνήμης ή περισσότερα, αφού το macOS αφήνει από προεπιλογή την GPU να χρησιμοποιεί περίπου το 75% της.
Πόσο γρήγορο είναι το Qwen3.8 Flash Next σε Mac;
Η ταχύτητα γραφής εξαρτάται από το εύρος ζώνης μνήμης. Ο ταχύτερος Mac γι’ αυτό εδώ είναι ένας Mac με M5 Ultra και 256 GB, με περίπου 110–196 tokens ανά δευτερόλεπτο (6-bit). Ο μικρότερος Mac που το τρέχει, με 192 GB, φτάνει περίπου τα 106–188 με M2 Ultra.
Γιατί το Qwen3.8 Flash Next τρέχει πιο γρήγορα απ’ ό,τι δείχνει το μέγεθός του;
Είναι μοντέλο mixture of experts: κρατά 180B παραμέτρους στη μνήμη αλλά διαβάζει μόνο 6B 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: Qwen3.8 Flash Next Δείχνει τον μικρότερο Mac που τρέχει καλά το Qwen3.8 Flash Next και οδηγεί εδώ.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/qwen3.8-flash-next.svg)](https://mlx.app/run/qwen3.8-flash-next)

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)