ورودساخت کیف پول

یک M1 Pro با 32 GB چه چیزهایی را اجرا می‌کند؟

30 از 73 مدل باز روی آن خوب اجرا می‌شوند. GPU به‌طور پیش‌فرض می‌تواند حدود 24 GB از 32 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 می‌شودQwen3.6 35B A3B4 بیت · 19.7 GB · 53–94 tok/sبزرگ‌ترین که خوب اجرا می‌شودQwen3.6 35B A3B4 بیت · 19.7 GB · 53–94 tok/sبرای کدنویسیQwen3 Coder 30B A3B Instruct4 بیت · 17.2 GB · 47–84 tok/s

خوب اجرا می‌شوند 30

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

مدلنسخهحافظهتوکن/ثانیه
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B فعال · هوش 18.24 بیت19.7 GB53–94
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B فعال · هوش 12.94 بیت16.9 GB53–94
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
gpt-oss-20b21B · 3.6B فعال · هوش 94.25 بیت اصلی13.8 GB47–84
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B فعال · هوش 8.94 بیت16.9 GB45–80
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
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B فعال4 بیت17.2 GB47–84
GLM-4.7 Flash30B · 3B فعال4 بیت16.9 GB53–94
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B فعال6 بیت20.5 GB29–52
LFM2.5 24B A2B24B · 2B فعال6 بیت19.5 GB56–100
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

اجرا می‌شوند، اما کند 9

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

مدلنسخهحافظهتوکن/ثانیه
Qwen3.8 27B27B · هوش 33.76 بیت21.9 GB4–7
Muse Glimmer 30B29.6B · هوش 17.54 بیت16.7 GB5–10
Gemma 4 31B30.7B · هوش 14.74 بیت17.3 GB5–9
Granite 4.2 30B30B · هوش 12.74 بیت16.9 GB5–9
Qwen3.6 27B27B6 بیت21.9 GB4–7
Devstral Small 2 (24B)24B6 بیت19.5 GB5–8
Magistral Small 1.2 (2509)24B6 بیت19.5 GB5–8
Mistral Small 3.2 (24B)24B6 بیت19.5 GB5–8
Llama 3.3 70B Instruct70B2 بیت کیفیت پایین‌تر21.9 GB4–7

به‌زحمت جا می‌شوند 2

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

مدلنسخهحافظهتوکن/ثانیه
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B فعال · هوش 21.42 بیت کیفیت پایین‌تر23.1 GB32–57
Qwen3 Coder Next80B · 3B فعال · هوش 9.22 بیت کیفیت پایین‌تر25 GB100–178

خیلی بزرگ 32

حتی در 2 بیت، بیش از 32 GB حافظه لازم دارد.

Macهای دیگر

همهٔ Macها با 32 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 32 GB کدام است؟
از میان مدل‌هایی که Intelligence Index منتشرشده دارند، Qwen3.6 35B A3B بالاترین امتیاز را در بین مدل‌هایی دارد که اینجا خوب اجرا می‌شوند: 4 بیت، حدود 53–94 توکن در ثانیه.
آیا یک M1 Pro با 32 GB می‌تواند Llama 3.3 70B را اجرا کند؟
بله، اما کند: 2 بیت (کیفیت پایین‌تر)، با حدود 4–7 توکن در ثانیه.
gpt-oss-20b روی یک M1 Pro چقدر سریع است؟
حدود 47–84 توکن در ثانیه (4.25 بیت اصلی)، 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 32 GB چه LLMهایی را اجرا می‌کند؟ مدل‌ها و سرعت