آیا Mac می‌تواند GLM-5.3 Flash را اجرا کند؟

بله، با 512 GB حافظهٔ یکپارچه یا بیشتر. GLM-5.3 Flash 320B پارامتر دارد، که 18B از آن‌ها برای هر توکن فعال‌اند؛ اینجا حافظهٔ لازم در هر دقت و سرعت اجرای آن روی هر تراشهٔ Apple را می‌بینید.

حافظه در 4 بیت194 GBوزن‌ها 180 GB + کانتکست
کوچک‌ترین Mac512 GB8 بیت · 5 پیکربندی Mac
سریع‌ترین Mac28–50توکن/ثانیه · M5 Ultra 512 GB (برآورد)

حافظه در هر دقت

نسخهوزن‌هابا کانتکستکوچک‌ترین Mac
8 بیت340 GB367 GB512 GB
6 بیت260 GB281 GB512 GB
4 بیت180 GB194 GB512 GB
3 بیت کیفیت پایین‌تر140 GB151 GB256 GB
2 بیت کیفیت پایین‌تر100 GB108 GB192 GB

روی هر تراشهٔ Apple

کوچک‌ترین حافظهٔ هر تراشه که GLM-5.3 Flash را اجرا می‌کند، بهترین نسخه‌ای که در آن جا می‌شود و سرعت نوشتنی که می‌توانید انتظار داشته باشید.

تراشهنیازنسخهتوکن/ثانیه
M6هیچ اندازه‌ای کافی نیستخیلی بزرگ–
M5 Ultra512 GB8 بیت خوب اجرا می‌شود28–50
M5 Max128 GB2 بیت به‌زحمت49–88
M5 Proهیچ اندازه‌ای کافی نیستخیلی بزرگ–
M5هیچ اندازه‌ای کافی نیستخیلی بزرگ–
M4 Max128 GB2 بیت به‌زحمت44–78
M4 Proهیچ اندازه‌ای کافی نیستخیلی بزرگ–
M4هیچ اندازه‌ای کافی نیستخیلی بزرگ–
M3 Ultra512 GB8 بیت خوب اجرا می‌شود19–34
M3 Max128 GB2 بیت به‌زحمت32–57
M3 Proهیچ اندازه‌ای کافی نیستخیلی بزرگ–
M3هیچ اندازه‌ای کافی نیستخیلی بزرگ–
M2 Ultra192 GB2 بیت خوب اجرا می‌شود64–114
M2 Maxهیچ اندازه‌ای کافی نیستخیلی بزرگ–
M2 Proهیچ اندازه‌ای کافی نیستخیلی بزرگ–
M2هیچ اندازه‌ای کافی نیستخیلی بزرگ–
M1 Ultra128 GB2 بیت به‌زحمت64–114
M1 Maxهیچ اندازه‌ای کافی نیستخیلی بزرگ–
M1 Proهیچ اندازه‌ای کافی نیستخیلی بزرگ–
M1هیچ اندازه‌ای کافی نیستخیلی بزرگ–

چطور اجرایش کنید

  1. راه آسان: MLX Harness را دانلود کنید، رایگان و متن‌باز. GLM-5.3 Flash 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
  2. در Terminal با MLX از Apple:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/GLM-5.3-Flash-4bitنسخه: mlx-community/GLM-5.3-Flash-4bit در Hugging Face. دقت‌های دیگر کنار آن هستند.

گام به گام: دانلود و اجرای LLM روی Mac · نحوهٔ استفاده از MLX Harness · MLX در برابر Ollama و llama.cpp

دربارهٔ GLM-5.3 Flash

سازندهZ.ai (Zhipu)
پارامترها320B در کل · 18B فعال (mixture-of-experts)
کانتکست1M توکن
مجوزMIT
انتشار2026-08
ورودیمتن و تصویر
هوش41.8 در Artificial Analysis Intelligence Index
وزن‌هاzai-org/GLM-5.3-Flash

پرسش‌ها

GLM-5.3 Flash چقدر حافظه لازم دارد؟
حدود 180 GB برای وزن‌ها در 4 بیت، به‌علاوهٔ جا برای کانتکست: در کل 194 GB. روی Mac یعنی 512 GB حافظهٔ یکپارچه یا بیشتر، چون macOS به‌طور پیش‌فرض اجازه می‌دهد GPU حدود 75% آن را استفاده کند.
GLM-5.3 Flash 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 28–50 توکن در ثانیه (8 بیت). کوچک‌ترین Mac که آن را اجرا می‌کند، با 512 GB، روی یک M5 Ultra به حدود 28–50 می‌رسد.
چرا GLM-5.3 Flash سریع‌تر از آنچه اندازه‌اش نشان می‌دهد اجرا می‌شود؟
این یک مدل mixture-of-experts است: 320B پارامتر را در حافظه نگه می‌دارد اما برای هر توکن فقط 18B را می‌خواند، پس با سرعت مدلی بسیار کوچک‌تر می‌نویسد.

مدل‌های مشابه

همهٔ مدل‌ها · همهٔ Macها · Mac خود را مقایسه کنید

برای کارت مدل یا README شما

Runs on a Mac: GLM-5.3 Flash کوچک‌ترین Mac را که GLM-5.3 Flash را خوب اجرا می‌کند نشان می‌دهد و به اینجا لینک می‌دهد.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/glm-5.3-flash.svg)](https://mlx.app/run/glm-5.3-flash)

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.

اجرای GLM-5.3 Flash روی Mac: حافظه و سرعت