ورودساخت کیف پول

یک M1 Ultra با 64 GB چه چیزهایی را اجرا می‌کند؟

39 از 73 مدل باز روی آن خوب اجرا می‌شوند. GPU به‌طور پیش‌فرض می‌تواند حدود 48 GB از 64 GB آن را استفاده کند و حافظه را با 800 GB/s می‌خواند، که سرعت نوشتن را تعیین می‌کند. در: Mac Studio (2022).

باهوش‌ترین که خوب اجرا می‌شودQwen3.8 27B8 بیت · 28.7 GB · 13–22 tok/sبزرگ‌ترین که خوب اجرا می‌شودNemotron 3.5 Bolt 74B A9B4 بیت · 41.6 GB · 71–125 tok/sبرای کدنویسیQwen3 Coder 30B A3B Instruct8 بیت · 32.4 GB · 103–183 tok/s

خوب اجرا می‌شوند 47

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

مدلنسخهحافظهتوکن/ثانیه
Qwen3.8 27B27B · هوش 33.78 بیت28.7 GB13–22
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B فعال · هوش 21.44 بیت41.6 GB71–125
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B فعال · هوش 18.28 بیت37.2 GB113–200
Muse Glimmer 30B29.6B · هوش 17.58 بیت31.5 GB11–20
Gemma 4 31B30.7B · هوش 14.78 بیت32.6 GB11–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B فعال · هوش 12.98 بیت31.9 GB113–200
Granite 4.2 30B30B · هوش 12.78 بیت31.9 GB11–20
MiniCPM5 2B2.52B · هوش 12.58 بیت2.7 GB133–237
Qwen3.5 9B9B · هوش 11.28 بیت9.6 GB38–67
Granite 4.2 8B8B · هوش 11.18 بیت8.5 GB42–75
Granite 4.2 3B3B · هوش 9.18 بیت3.2 GB113–200
gpt-oss-20b21B · 3.6B فعال · هوش 94.25 بیت اصلی13.8 GB189–337
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B فعال · هوش 8.98 بیت31.9 GB97–173
Gemma 4 E4B8B · هوش 8.98 بیت8.5 GB75–133
Ministral 3 8B8.9B · هوش 5.58 بیت9.5 GB38–67
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · هوش 4.88 بیت4.2 GB86–152
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B فعال8 بیت32.4 GB103–183
GLM-4.7 Flash30B · 3B فعال8 بیت31.9 GB113–200
Qwen3.6 27B27B8 بیت28.7 GB13–22
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B فعال8 بیت26.8 GB90–160
Devstral Small 2 (24B)24B8 بیت25.5 GB14–25
Magistral Small 1.2 (2509)24B8 بیت25.5 GB14–25
Mistral Small 3.2 (24B)24B8 بیت25.5 GB14–25
LFM2.5 24B A2B24B · 2B فعال8 بیت25.5 GB171–305
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8 بیت15.9 GB23–40
Phi-4 (14B)14B8 بیت14.9 GB24–43
Gemma 4 12B Unified12B8 بیت12.7 GB28–50
Qwen3 8B8.2B8 بیت8.7 GB41–74
Llama 3.1 8B Instruct8B8 بیت8.5 GB42–75
Gemma 4 E2B5.1B8 بیت5.4 GB150–267
Qwen3.5 4B4B8 بیت4.3 GB84–149
Phi-4 mini instruct3.8B8 بیت4 GB90–160
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8 بیت3.4 GB106–188
SmolLM3 3B3B8 بیت3.2 GB113–200
LFM2.5 2.6B2.69B8 بیت2.9 GB124–221
Qwen3.5 2B2B8 بیت2.1 GB171–305
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8 بیت1.3 GB277–492
Qwen3.5 0.8B0.8B8 بیت0.9 GB400–711
Qwen3 0.6B0.6B8 بیت0.6 GB600–1067
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B فعال · هوش 15.62 بیت کیفیت پایین‌تر38.1 GB116–206
gpt-oss-120b117B · 5.1B فعال · هوش 11.62 بیت کیفیت پایین‌تر36.6 GB225–400
Mistral Small 4 (119B)119B · 6.5B فعال · هوش 11.32 بیت کیفیت پایین‌تر37.2 GB180–320
Qwen3 Coder Next80B · 3B فعال · هوش 9.23 بیت کیفیت پایین‌تر35 GB277–492
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B فعال · هوش 6.52 بیت کیفیت پایین‌تر34.1 GB68–121
Ornith 1.5 122B122B · 10B فعال2 بیت کیفیت پایین‌تر38.1 GB116–206
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B فعال2 بیت کیفیت پایین‌تر37.5 GB95–168
GLM-4.5 Air106B · 12B فعال2 بیت کیفیت پایین‌تر33.1 GB95–168

اجرا می‌شوند، اما کند 3

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

مدلنسخهحافظهتوکن/ثانیه
Llama 3.3 70B Instruct70B4 بیت39.4 GB9–16
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · هوش 14.22 بیت کیفیت پایین‌تر40 GB9–16
Devstral 2 (123B)123B2 بیت کیفیت پایین‌تر38.4 GB9–17

خیلی بزرگ 23

حتی در 2 بیت، بیش از 64 GB حافظه لازم دارد.

Macهای دیگر

همهٔ Macها با 64 GB، با هر تراشه‌ای.

M1 Ultra با حافظهٔ بیشتر یا کمتر:

تراشه‌های همسایه:

رودررو:

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

پرسش‌ها

بهترین LLM برای یک M1 Ultra با 64 GB کدام است؟
از میان مدل‌هایی که Intelligence Index منتشرشده دارند، Qwen3.8 27B بالاترین امتیاز را در بین مدل‌هایی دارد که اینجا خوب اجرا می‌شوند: 8 بیت، حدود 13–22 توکن در ثانیه. بزرگ‌ترین مدلی که خوب اجرا می‌شود Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B است.
آیا یک M1 Ultra با 64 GB می‌تواند Llama 3.3 70B را اجرا کند؟
بله، اما کند: 4 بیت، با حدود 9–16 توکن در ثانیه.
gpt-oss-20b روی یک M1 Ultra چقدر سریع است؟
حدود 189–337 توکن در ثانیه (4.25 بیت اصلی)، بر پایهٔ پهنای باند حافظهٔ 800 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 Ultra با 64 GB چه LLMهایی را اجرا می‌کند؟ مدل‌ها و سرعت