Memoria en cada precisión
| Versión | Pesos | Con contexto | Mac más pequeña |
|---|---|---|---|
| 8 bits | 4,2 GB | 5,7 GB | 8 GB |
| 6 bits | 3,2 GB | 4,7 GB | 8 GB |
| 4 bits | 2,2 GB | 3,7 GB | 8 GB |
| 3 bits menor calidad | 1,7 GB | 3,2 GB | 8 GB |
| 2 bits menor calidad | 1,2 GB | 2,7 GB | 8 GB |
En cada chip de Apple
El tamaño de memoria más pequeño de cada chip que ejecuta Nemotron-Labs Dory 1.0 4B, la mejor versión que cabe y la velocidad de escritura que puedes esperar.
| Chip | Necesita | Versión | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| M6 | 16 GB | 8 bits Va bien | 11–20 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8 bits Va bien | 87–155 |
| M5 Max | 36 GB | 8 bits Va bien | 33–59 |
| M5 Pro | 24 GB | 8 bits Va bien | 22–40 |
| M5 | 16 GB | 8 bits Va bien | 11–20 |
| M4 Max | 36 GB | 8 bits Va bien | 30–53 |
| M4 Pro | 24 GB | 8 bits Va bien | 20–35 |
| M4 | 16 GB | 6 bits Va bien | 11–20 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8 bits Va bien | 59–106 |
| M3 Max | 36 GB | 8 bits Va bien | 22–39 |
| M3 Pro | 18 GB | 8 bits Va bien | 11–19 |
| M3 | 8 GB | 6 bits Va bien | 10–17 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8 bits Va bien | 58–103 |
| M2 Max | 32 GB | 8 bits Va bien | 29–52 |
| M2 Pro | 16 GB | 8 bits Va bien | 15–26 |
| M2 | 8 GB | 6 bits Va bien | 10–17 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8 bits Va bien | 58–103 |
| M1 Max | 32 GB | 8 bits Va bien | 29–52 |
| M1 Pro | 16 GB | 8 bits Va bien | 15–26 |
| M1 | 8 GB | 8 bits Lento | 5–9 |
Medido por otros
Velocidades de generación de Nemotron-Labs Dory 1.0 4B que otras personas midieron en sus propios Mac y publicaron. Son mediciones de terceros, no nuestras, y no son las estimaciones de arriba.
| Mac | Runtime | Precisión | Decodificación tok/s | Fuente |
|---|---|---|---|---|
| MacBook Pro M5 Max 128 GB | dory-mlx | 8-bit (MLX) | 69 | NetProjects @netprojects |
| MacBook Pro M5 Max 128 GB | dory-mlx | 8-bit (MLX) | 54con 32K de contexto | NetProjects @netprojects |
Los resultados varían según el runtime y los ajustes: la versión, la precisión, la longitud de contexto, el prompt y si el razonamiento está activado cambian la velocidad.
Cómo ejecutarlo
Paso a paso: descargar y ejecutar LLM en tu Mac · MLX vs Ollama vs llama.cpp
¿Prefieres una app al Terminal? Compara las apps para Mac que ejecutan modelos locales en el AI App Store: precio, licencia y adónde van tus datos.
Sobre Nemotron-Labs Dory 1.0 4B
| Creado por | NVIDIA |
|---|---|
| Parámetros | 3,98B (denso) |
| Contexto | 256K tokens |
| Licencia | OpenMDW-1.1 |
| Lanzamiento | 2026-10 |
| Entrada | Texto |
| Pesos | nvidia/NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16 |
Preguntas
- ¿Cuánta memoria necesita Nemotron-Labs Dory 1.0 4B?
- Unos 2,2 GB de pesos a 4 bits, más espacio para el contexto: 3,7 GB en total. En una Mac, eso significa 8 GB de memoria unificada o más, porque macOS deja que la GPU use alrededor del 75 % de forma predeterminada.
- ¿Qué tan rápido va Nemotron-Labs Dory 1.0 4B en una Mac?
- La velocidad de escritura depende del ancho de banda de memoria. Aquí, la Mac más rápida para este modelo es una con M5 Ultra y 96 GB, a unos 87–155 tokens por segundo (8 bits). La Mac más pequeña que lo ejecuta, con 8 GB, logra unos 10–17 con un M3.
- ¿La cuantización empeora Nemotron-Labs Dory 1.0 4B?
- A 4 bits, la mayoría de los modelos se mantienen cerca de la calidad original; por debajo de 4 bits, la calidad cae más rápido. Elige la precisión más alta que quepa en tu Mac con margen.
Modelos similares
Para la ficha de tu modelo o tu README
Muestra la Mac más pequeña que ejecuta bien Nemotron-Labs Dory 1.0 4B y enlaza a esta página.
[](https://mlx.app/run/nemotron-labs-dory-1.0-4b)Cómo se calcula
Memoria: los parámetros del modelo a 8, 6, 4, 3 o 2 bits por peso más las escalas por grupo de MLX (medio bit por peso), o su formato nativo, con espacio extra para el contexto. De forma predeterminada, macOS deja que la GPU use alrededor del 75 % de la memoria unificada. Velocidad: el ancho de banda de memoria dividido entre los bytes leídos por token es el techo para una conversación; en los benchmarks públicos de Apple Silicon de llama.cpp, las ejecuciones reales alcanzan entre el 45 % y el 80 % de ese techo, que es el rango que se muestra. Son estimaciones, no mediciones: mide tu propia Mac en MLX Bench. Datos de los modelos tomados de cada ficha oficial; datos de los chips, de las especificaciones técnicas de Apple. Revisado el 2026-10-19. Los mismos datos que mlx.app/compare.
Datos abiertos: mlx.app/data (JSON, CSV)