حافظه در هر دقت
| نسخه | وزنها | با کانتکست | کوچکترین Mac |
|---|---|---|---|
| 8 بیت | 532 GB | 575 GB | بیش از هر Mac |
| 6 بیت | 407 GB | 440 GB | بیش از هر Mac |
| 4 بیت | 282 GB | 304 GB | 512 GB |
| 3 بیت کیفیت پایین‌تر | 219 GB | 237 GB | 512 GB |
| 2 بیت کیفیت پایین‌تر | 157 GB | 169 GB | 256 GB |
روی هر تراشهٔ Apple
کوچکترین حافظهٔ هر تراشه که Beam 1.0 را اجرا میکند، بهترین نسخه‌ای که در آن جا میشود و سرعت نوشتنی که می‌توانید انتظار داشته باشید.
| تراشه | نیاز | نسخه | توکن/ثانیه |
|---|---|---|---|
| M6 | هیچ اندازه‌ای کافی نیست | خیلی بزرگ | – |
| M5 Ultra | 512 GB | 4 بیت خوب اجرا میشود | 42–74 |
| M5 Max | هیچ اندازه‌ای کافی نیست | خیلی بزرگ | – |
| M5 Pro | هیچ اندازه‌ای کافی نیست | خیلی بزرگ | – |
| M5 | هیچ اندازه‌ای کافی نیست | خیلی بزرگ | – |
| M4 Max | هیچ اندازه‌ای کافی نیست | خیلی بزرگ | – |
| M4 Pro | هیچ اندازه‌ای کافی نیست | خیلی بزرگ | – |
| M4 | هیچ اندازه‌ای کافی نیست | خیلی بزرگ | – |
| M3 Ultra | 512 GB | 4 بیت خوب اجرا میشود | 29–51 |
| M3 Max | هیچ اندازه‌ای کافی نیست | خیلی بزرگ | – |
| M3 Pro | هیچ اندازه‌ای کافی نیست | خیلی بزرگ | – |
| M3 | هیچ اندازه‌ای کافی نیست | خیلی بزرگ | – |
| M2 Ultra | 192 GB | 2 بیت به‌زحمت | 50–89 |
| M2 Max | هیچ اندازه‌ای کافی نیست | خیلی بزرگ | – |
| M2 Pro | هیچ اندازه‌ای کافی نیست | خیلی بزرگ | – |
| M2 | هیچ اندازه‌ای کافی نیست | خیلی بزرگ | – |
| M1 Ultra | هیچ اندازه‌ای کافی نیست | خیلی بزرگ | – |
| M1 Max | هیچ اندازه‌ای کافی نیست | خیلی بزرگ | – |
| M1 Pro | هیچ اندازه‌ای کافی نیست | خیلی بزرگ | – |
| M1 | هیچ اندازه‌ای کافی نیست | خیلی بزرگ | – |
چطور اجرایش کنید
- راه آسان: MLX Harness را دانلود کنید، رایگان و متن‌باز. Beam 1.0 را جست‌وجو کنید، نسخه‌ای را که در Mac شما جا میشود دانلود کنید و گفت‌وگو را شروع کنید. همچنین مدل را از طریق یک API سازگار با OpenAI در اختیار اپ‌های دیگرتان می‌گذارد.دانلود MLX Harnessرایگان · Apple Silicon · macOS 14.5 یا جدیدتر
- در Terminal با MLX از Apple: هنوز نسخهٔ MLX از جامعه وجود ندارد، پس یکی از وزن‌های رسمی بسازید:
pip install mlx-lmmlx_lm.convert --hf-path reflection/Beam-1.0-501B-A23B -q
گام به گام: دانلود و اجرای LLM روی Mac · نحوهٔ استفاده از MLX Harness · MLX در برابر Ollama و llama.cpp
دربارهٔ Beam 1.0
| سازنده | Reflection AI |
|---|---|
| پارامترها | 501B در کل · 23B فعال (mixture-of-experts) |
| کانتکست | 1M توکن |
| مجوز | Apache-2.0 |
| انتشار | 2026-10 |
| ورودی | متن |
| هوش | 30.3 در Artificial Analysis Intelligence Index |
| وزنها | reflection/Beam-1.0-501B-A23B |
پرسش‌ها
- Beam 1.0 چقدر حافظه لازم دارد؟
- حدود 282 GB برای وزنها در 4 بیت، بهعلاوهٔ جا برای کانتکست: در کل 304 GB. روی Mac یعنی 512 GB حافظهٔ یکپارچه یا بیشتر، چون macOS بهطور پیشفرض اجازه میدهد GPU حدود 75% آن را استفاده کند.
- Beam 1.0 روی Mac چقدر سریع است؟
- سرعت نوشتن به پهنای باند حافظه بستگی دارد. سریعترین Mac برای آن در اینجا یک M5 Ultra با 512 GB است، با حدود 42–74 توکن در ثانیه (4 بیت). کوچکترین Mac که آن را اجرا میکند، با 512 GB، روی یک M5 Ultra به حدود 42–74 میرسد.
- چرا Beam 1.0 سریعتر از آنچه اندازهاش نشان میدهد اجرا میشود؟
- این یک مدل mixture-of-experts است: 501B پارامتر را در حافظه نگه میدارد اما برای هر توکن فقط 23B را میخواند، پس با سرعت مدلی بسیار کوچکتر مینویسد.
مدل‌های مشابه
برای کارت مدل یا README شما
کوچکترین Mac را که Beam 1.0 را خوب اجرا میکند نشان میدهد و به اینجا لینک میدهد.
[](https://mlx.app/run/beam-1.0)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.