ورودساخت کیف پول

یک M1 با 16 GB چه چیزهایی را اجرا می‌کند؟

14 از 73 مدل باز روی آن خوب اجرا می‌شوند. GPU به‌طور پیش‌فرض می‌تواند حدود 12 GB از 16 GB آن را استفاده کند و حافظه را با 68 GB/s می‌خواند، که سرعت نوشتن را تعیین می‌کند. در: MacBook Air (M1, 2020), MacBook Pro (13-inch, M1, 2020), Mac mini (M1, 2020), iMac (24-inch, M1, 2021).

باهوش‌ترین که خوب اجرا می‌شودMiniCPM5 2B8 بیت · 2.7 GB · 11–20 tok/sبزرگ‌ترین که خوب اجرا می‌شودGemma 4 E4B4 بیت · 4.5 GB · 12–22 tok/s

خوب اجرا می‌شوند 21

با جای کافی برای کانتکست جا می‌شود، با 10 توکن یا بیشتر در ثانیه.

مدلنسخهحافظهتوکن/ثانیه
MiniCPM5 2B2.52B · هوش 12.58 بیت2.7 GB11–20
Granite 4.2 3B3B · هوش 9.18 بیت3.2 GB10–17
Gemma 4 E4B8B · هوش 8.94 بیت4.5 GB12–22
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · هوش 4.86 بیت3.2 GB10–17
Gemma 4 E2B5.1B8 بیت5.4 GB13–23
Qwen3.5 4B4B4 بیت2.3 GB13–24
Phi-4 mini instruct3.8B6 بیت3.1 GB10–18
Llama 3.2 3B Instruct3.21B6 بیت2.6 GB12–21
SmolLM3 3B3B8 بیت3.2 GB10–17
LFM2.5 2.6B2.69B8 بیت2.9 GB11–19
Qwen3.5 2B2B8 بیت2.1 GB15–26
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8 بیت1.3 GB24–42
Qwen3.5 0.8B0.8B8 بیت0.9 GB34–60
Qwen3 0.6B0.6B8 بیت0.6 GB51–91
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B فعال · هوش 12.92 بیت کیفیت پایین‌تر9.4 GB34–60
gpt-oss-20b21B · 3.6B فعال · هوش 93 بیت کیفیت پایین‌تر9.2 GB19–34
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B فعال · هوش 8.92 بیت کیفیت پایین‌تر9.4 GB28–49
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B فعال2 بیت کیفیت پایین‌تر9.5 GB31–54
GLM-4.7 Flash30B · 3B فعال2 بیت کیفیت پایین‌تر9.4 GB34–60
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B فعال2 بیت کیفیت پایین‌تر7.9 GB26–45
LFM2.5 24B A2B24B · 2B فعال3 بیت کیفیت پایین‌تر10.5 GB34–60

اجرا می‌شوند، اما کند 16

جا می‌شود، اما زیر 10 توکن در ثانیه: برای کارهای دسته‌ای خوب است، برای گفت‌وگو کند.

مدلنسخهحافظهتوکن/ثانیه
Qwen3.5 9B9B · هوش 11.28 بیت9.6 GB3–6
Granite 4.2 8B8B · هوش 11.18 بیت8.5 GB4–6
Ministral 3 8B8.9B · هوش 5.58 بیت9.5 GB3–6
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B4 بیت8.4 GB4–6
Phi-4 (14B)14B4 بیت7.9 GB4–7
Gemma 4 12B Unified12B6 بیت9.7 GB3–6
Qwen3 8B8.2B8 بیت8.7 GB4–6
Llama 3.1 8B Instruct8B8 بیت8.5 GB4–6
Qwen3.8 27B27B · هوش 33.72 بیت کیفیت پایین‌تر8.4 GB4–6
Muse Glimmer 30B29.6B · هوش 17.52 بیت کیفیت پایین‌تر9.3 GB3–6
Gemma 4 31B30.7B · هوش 14.72 بیت کیفیت پایین‌تر9.6 GB3–6
Granite 4.2 30B30B · هوش 12.72 بیت کیفیت پایین‌تر9.4 GB3–6
Qwen3.6 27B27B2 بیت کیفیت پایین‌تر8.4 GB4–6
Devstral Small 2 (24B)24B3 بیت کیفیت پایین‌تر10.5 GB3–5
Magistral Small 1.2 (2509)24B3 بیت کیفیت پایین‌تر10.5 GB3–5
Mistral Small 3.2 (24B)24B3 بیت کیفیت پایین‌تر10.5 GB3–5

به‌زحمت جا می‌شوند 1

تقریباً همهٔ حافظه را لازم دارد: سقف حافظهٔ GPU را بالا ببرید و کانتکست را کوتاه نگه دارید.

مدلنسخهحافظهتوکن/ثانیه
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B فعال · هوش 18.22 بیت کیفیت پایین‌تر10.9 GB34–60

خیلی بزرگ 35

حتی در 2 بیت، بیش از 16 GB حافظه لازم دارد.

Macهای دیگر

همهٔ Macها با 16 GB، با هر تراشه‌ای.

M1 با حافظهٔ بیشتر یا کمتر:

تراشه‌های همسایه:

رودررو:

آن را با هر Mac یا GPU مقایسه کنید · تراشهٔ M1 برای هوش مصنوعی محلی · بهترین Mac برای LLM محلی · همهٔ Macها

پرسش‌ها

بهترین LLM برای یک M1 با 16 GB کدام است؟
از میان مدل‌هایی که Intelligence Index منتشرشده دارند، MiniCPM5 2B بالاترین امتیاز را در بین مدل‌هایی دارد که اینجا خوب اجرا می‌شوند: 8 بیت، حدود 11–20 توکن در ثانیه. بزرگ‌ترین مدلی که خوب اجرا می‌شود Gemma 4 E4B است.
آیا یک M1 با 16 GB می‌تواند Llama 3.3 70B را اجرا کند؟
نه: حتی در 2 بیت بیش از 12 GB که GPU به‌طور پیش‌فرض می‌تواند استفاده کند لازم دارد.
gpt-oss-20b روی یک M1 چقدر سریع است؟
حدود 19–34 توکن در ثانیه (3 بیت)، بر پایهٔ پهنای باند حافظهٔ 68 GB/s این تراشه.

آن‌ها را با MLX Harness (رایگان و متن‌باز) یا mlx-lm از Apple در Terminal اجرا کنید: گام به گام.

چطور محاسبه شده

حافظه: پارامترهای مدل در 8، 6، 4، 3 یا 2 بیت برای هر وزن به‌علاوهٔ مقیاس‌های گروهی MLX (نیم بیت برای هر وزن)، یا قالب اصلی آن، به‌اضافهٔ جا برای کانتکست. macOS به‌طور پیش‌فرض اجازه می‌دهد GPU حدود 75% حافظهٔ یکپارچه را استفاده کند. سرعت: پهنای باند حافظه تقسیم بر بایت‌هایی که برای هر توکن خوانده می‌شود، سقف سرعت یک گفت‌وگوست؛ در بنچمارک‌های عمومی llama.cpp روی Apple Silicon اجراهای واقعی به حدود 45% تا 80% آن می‌رسند و همین بازه نمایش داده می‌شود. این‌ها برآوردند، نه اندازه‌گیری: Mac خودتان را روی MLX Bench بسنجید. ارقام مدل‌ها از کارت رسمی هر مدل و ارقام تراشه‌ها از مشخصات فنی Apple است. بررسی‌شده در 2026-10-19. همان داده‌های mlx.app/compare.

یک M1 با 16 GB چه LLMهایی را اجرا می‌کند؟ مدل‌ها و سرعت