Μπορεί ένας Mac να τρέξει το Raon-1 mini Preview;

Ναι, με 24 GB ενοποιημένης μνήμης ή περισσότερα. Το Raon-1 mini Preview έχει 28,8B παραμέτρους, από τις οποίες οι 4,3B 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-bit17,7 GBβάρη 16,2 GB + συμφραζόμενα
Μικρότερος Mac24 GB4-bit · 55 διαμορφώσεις Mac
Ταχύτερος Mac117–209tokens/s · M5 Ultra 96 GB (εκτίμηση)

Μνήμη σε κάθε ακρίβεια

ΈκδοσηΒάρηΜε συμφραζόμεναΜικρότερος Mac
8-bit30,6 GB33 GB48 GB
6-bit23,4 GB25,3 GB36 GB
4-bit16,2 GB17,7 GB24 GB
3-bit χαμηλότερη ποιότητα12,6 GB14,1 GB24 GB
2-bit χαμηλότερη ποιότητα9 GB10,5 GB16 GB

Πόση RAM χρειάζεται ένα LLM

Σε κάθε τσιπ της Apple

Το μικρότερο μέγεθος μνήμης κάθε τσιπ που τρέχει το Raon-1 mini Preview, η καλύτερη έκδοση που χωράει και η ταχύτητα γραφής που μπορείτε να περιμένετε.

ΤσιπΑπαιτείΈκδοσηTokens/s
M624 GB4-bit Τρέχει καλά32–57
M5 Ultra96 GB8-bit Τρέχει καλά117–209
M5 Max36 GB6-bit Τρέχει καλά59–105
M5 Pro24 GB4-bit Τρέχει καλά58–102
M524 GB4-bit Τρέχει καλά29–51
M4 Max36 GB6-bit Τρέχει καλά53–94
M4 Pro24 GB4-bit Τρέχει καλά51–91
M424 GB4-bit Τρέχει καλά23–40
M3 Ultra96 GB8-bit Τρέχει καλά80–142
M3 Max36 GB6-bit Τρέχει καλά39–69
M3 Pro36 GB6-bit Τρέχει καλά19–34
M324 GB4-bit Τρέχει καλά19–33
M2 Ultra64 GB8-bit Τρέχει καλά78–139
M2 Max32 GB4-bit Τρέχει καλά75–133
M2 Pro32 GB4-bit Τρέχει καλά38–67
M224 GB4-bit Τρέχει καλά19–33
M1 Ultra64 GB8-bit Τρέχει καλά78–139
M1 Max32 GB4-bit Τρέχει καλά75–133
M1 Pro32 GB4-bit Τρέχει καλά38–67
M116 GB2-bit Τρέχει καλά24–42

Πώς να το τρέξετε

Στο Terminal με το MLX της Apple:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model KRAFTON/Raon-1-mini-preview-mlx --trust-remote-codeΤο --trust-remote-code επιτρέπει στο mlx-lm να εκτελέσει τον κώδικα Python που συνοδεύει αυτό το build, κάτι που χρειάζεται για να το φορτώσει.Build: KRAFTON/Raon-1-mini-preview-mlx 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 Raon-1 mini Preview

ΔημιουργόςKRAFTON
Παράμετροι28,8B συνολικά · 4,3B ενεργές (mixture of experts)
Συμφραζόμενα256K tokens
ΆδειαApache-2.0
Κυκλοφορία2026-10
ΕίσοδοςΚείμενο
ΒάρηKRAFTON/Raon-1-mini-preview

Ερωτήσεις

Πόση μνήμη χρειάζεται το Raon-1 mini Preview;
Περίπου 16,2 GB για τα βάρη σε 4-bit, συν χώρο για τα συμφραζόμενα: 17,7 GB συνολικά. Σε Mac αυτό σημαίνει 24 GB ενοποιημένης μνήμης ή περισσότερα, αφού το macOS αφήνει από προεπιλογή την GPU να χρησιμοποιεί περίπου το 75% της.
Πόσο γρήγορο είναι το Raon-1 mini Preview 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 117–209 tokens ανά δευτερόλεπτο (8-bit). Ο μικρότερος Mac που το τρέχει, με 24 GB, φτάνει περίπου τα 58–102 με M5 Pro.
Γιατί το Raon-1 mini Preview τρέχει πιο γρήγορα απ’ ό,τι δείχνει το μέγεθός του;
Είναι μοντέλο mixture of experts: κρατά 28,8B παραμέτρους στη μνήμη αλλά διαβάζει μόνο 4,3B 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: Raon-1 mini Preview Δείχνει τον μικρότερο Mac που τρέχει καλά το Raon-1 mini Preview και οδηγεί εδώ.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/raon-1-mini-preview.svg)](https://mlx.app/run/raon-1-mini-preview)

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)