ورودساخت کیف پول

یک M1 Pro با 16 GB چه چیزهایی را اجرا می‌کند؟

22 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 200 GB/s می‌خواند، که سرعت نوشتن را تعیین می‌کند. در: MacBook Pro (14-inch, 2021), MacBook Pro (16-inch, 2021).

باهوش‌ترین که خوب اجرا می‌شودMiniCPM5 2B8 بیت · 2.7 GB · 33–59 tok/sبزرگ‌ترین که خوب اجرا می‌شودPhi-4 Reasoning Vision 15B4 بیت · 8.4 GB · 11–19 tok/s

خوب اجرا می‌شوند 33

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

مدلنسخهحافظهتوکن/ثانیه
MiniCPM5 2B2.52B · هوش 12.58 بیت2.7 GB33–59
Qwen3.5 9B9B · هوش 11.26 بیت7.3 GB12–22
Granite 4.2 8B8B · هوش 11.18 بیت8.5 GB11–19
Granite 4.2 3B3B · هوش 9.18 بیت3.2 GB28–50
Gemma 4 E4B8B · هوش 8.98 بیت8.5 GB19–33
Ministral 3 8B8.9B · هوش 5.56 بیت7.2 GB13–22
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · هوش 4.88 بیت4.2 GB21–38
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B4 بیت8.4 GB11–19
Phi-4 (14B)14B4 بیت7.9 GB11–20
Gemma 4 12B Unified12B4 بیت6.7 GB13–24
Qwen3 8B8.2B8 بیت8.7 GB10–18
Llama 3.1 8B Instruct8B8 بیت8.5 GB11–19
Gemma 4 E2B5.1B8 بیت5.4 GB38–67
Qwen3.5 4B4B8 بیت4.3 GB21–37
Phi-4 mini instruct3.8B8 بیت4 GB23–40
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8 بیت3.4 GB26–47
SmolLM3 3B3B8 بیت3.2 GB28–50
LFM2.5 2.6B2.69B8 بیت2.9 GB31–55
Qwen3.5 2B2B8 بیت2.1 GB43–76
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8 بیت1.3 GB69–123
Qwen3.5 0.8B0.8B8 بیت0.9 GB100–178
Qwen3 0.6B0.6B8 بیت0.6 GB150–267
Qwen3.8 27B27B · هوش 33.72 بیت کیفیت پایین‌تر8.4 GB11–19
Muse Glimmer 30B29.6B · هوش 17.52 بیت کیفیت پایین‌تر9.3 GB10–17
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B فعال · هوش 12.92 بیت کیفیت پایین‌تر9.4 GB100–178
Granite 4.2 30B30B · هوش 12.72 بیت کیفیت پایین‌تر9.4 GB10–17
gpt-oss-20b21B · 3.6B فعال · هوش 93 بیت کیفیت پایین‌تر9.2 GB56–100
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B فعال · هوش 8.92 بیت کیفیت پایین‌تر9.4 GB82–145
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B فعال2 بیت کیفیت پایین‌تر9.5 GB90–160
GLM-4.7 Flash30B · 3B فعال2 بیت کیفیت پایین‌تر9.4 GB100–178
Qwen3.6 27B27B2 بیت کیفیت پایین‌تر8.4 GB11–19
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B فعال2 بیت کیفیت پایین‌تر7.9 GB75–133
LFM2.5 24B A2B24B · 2B فعال3 بیت کیفیت پایین‌تر10.5 GB100–178

اجرا می‌شوند، اما کند 4

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

مدلنسخهحافظهتوکن/ثانیه
Gemma 4 31B30.7B · هوش 14.72 بیت کیفیت پایین‌تر9.6 GB9–17
Devstral Small 2 (24B)24B3 بیت کیفیت پایین‌تر10.5 GB9–15
Magistral Small 1.2 (2509)24B3 بیت کیفیت پایین‌تر10.5 GB9–15
Mistral Small 3.2 (24B)24B3 بیت کیفیت پایین‌تر10.5 GB9–15

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 GB100–178

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 Pro با حافظهٔ بیشتر یا کمتر:

تراشه‌های همسایه:

رودررو:

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

پرسش‌ها

بهترین LLM برای یک M1 Pro 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 33–59 توکن در ثانیه. بزرگ‌ترین مدلی که خوب اجرا می‌شود Phi-4 Reasoning Vision 15B است.
آیا یک M1 Pro 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 Pro چقدر سریع است؟
حدود 56–100 توکن در ثانیه (3 بیت)، بر پایهٔ پهنای باند حافظهٔ 200 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 Pro با 16 GB چه LLMهایی را اجرا می‌کند؟ مدل‌ها و سرعت