آیا Mac می‌تواند Magistral Small 1.2 (2509) را اجرا کند؟

بله، با 24 GB حافظهٔ یکپارچه یا بیشتر. Magistral Small 1.2 (2509) 24B پارامتر دارد؛ اینجا حافظهٔ لازم در هر دقت و سرعت اجرای آن روی هر تراشهٔ Apple را می‌بینید.

حافظه در 4 بیت15 GBوزن‌ها 13.5 GB + کانتکست
کوچک‌ترین Mac24 GB4 بیت · 55 پیکربندی Mac
سریع‌ترین Mac21–38توکن/ثانیه · M5 Ultra 96 GB (برآورد)

حافظه در هر دقت

نسخهوزن‌هابا کانتکستکوچک‌ترین Mac
8 بیت25.5 GB27.5 GB48 GB
6 بیت19.5 GB21.1 GB32 GB
4 بیت13.5 GB15 GB24 GB
3 بیت کیفیت پایین‌تر10.5 GB12 GB16 GB
2 بیت کیفیت پایین‌تر7.5 GB9 GB16 GB

روی هر تراشهٔ Apple

کوچک‌ترین حافظهٔ هر تراشه که Magistral Small 1.2 (2509) را اجرا می‌کند، بهترین نسخه‌ای که در آن جا می‌شود و سرعت نوشتنی که می‌توانید انتظار داشته باشید.

تراشهنیازنسخهتوکن/ثانیه
M624 GB4 بیت کند6–10
M5 Ultra96 GB8 بیت خوب اجرا می‌شود21–38
M5 Max36 GB6 بیت خوب اجرا می‌شود11–19
M5 Pro24 GB4 بیت خوب اجرا می‌شود10–18
M524 GB4 بیت کند5–9
M4 Max36 GB4 بیت خوب اجرا می‌شود14–24
M4 Pro24 GB4 بیت کند9–16
M424 GB4 بیت کند4–7
M3 Ultra96 GB8 بیت خوب اجرا می‌شود14–26
M3 Max36 GB4 بیت خوب اجرا می‌شود10–18
M3 Pro36 GB6 بیت کند3–6
M324 GB4 بیت کند3–6
M2 Ultra64 GB8 بیت خوب اجرا می‌شود14–25
M2 Max32 GB4 بیت خوب اجرا می‌شود13–24
M2 Pro32 GB6 بیت کند5–8
M224 GB4 بیت کند3–6
M1 Ultra64 GB8 بیت خوب اجرا می‌شود14–25
M1 Max32 GB4 بیت خوب اجرا می‌شود13–24
M1 Pro32 GB6 بیت کند5–8
M116 GB3 بیت کند3–5

چطور اجرایش کنید

  1. راه آسان: MLX Harness را دانلود کنید، رایگان و متن‌باز. Magistral Small 1.2 (2509) 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: هنوز نسخهٔ MLX از جامعه وجود ندارد، پس یکی از وزن‌های رسمی بسازید:pip install mlx-lmmlx_lm.convert --hf-path mistralai/Magistral-Small-2509 -q

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

دربارهٔ Magistral Small 1.2 (2509)

سازندهMistral AI
پارامترها24B (متراکم)
کانتکست128K توکن
مجوزApache-2.0
انتشار2025-09
ورودیمتن و تصویر
وزن‌هاmistralai/Magistral-Small-2509

پرسش‌ها

Magistral Small 1.2 (2509) چقدر حافظه لازم دارد؟
حدود 13.5 GB برای وزن‌ها در 4 بیت، به‌علاوهٔ جا برای کانتکست: در کل 15 GB. روی Mac یعنی 24 GB حافظهٔ یکپارچه یا بیشتر، چون macOS به‌طور پیش‌فرض اجازه می‌دهد GPU حدود 75% آن را استفاده کند.
Magistral Small 1.2 (2509) روی Mac چقدر سریع است؟
سرعت نوشتن به پهنای باند حافظه بستگی دارد. سریع‌ترین Mac برای آن در اینجا یک M5 Ultra با 96 GB است، با حدود 21–38 توکن در ثانیه (8 بیت). کوچک‌ترین Mac که آن را اجرا می‌کند، با 24 GB، روی یک M5 Pro به حدود 10–18 می‌رسد.
آیا کوانتیزاسیون به Magistral Small 1.2 (2509) آسیب می‌زند؟
در 4 بیت بیشتر مدل‌ها به کیفیت اصلی نزدیک می‌مانند؛ زیر 4 بیت کیفیت سریع‌تر افت می‌کند. بالاترین دقتی را انتخاب کنید که با جای اضافه در Mac شما جا شود.

مدل‌های مشابه

همهٔ مدل‌ها · همهٔ Macها · Mac خود را مقایسه کنید

برای کارت مدل یا README شما

Runs on a Mac: Magistral Small 1.2 (2509) کوچک‌ترین Mac را که Magistral Small 1.2 (2509) را خوب اجرا می‌کند نشان می‌دهد و به اینجا لینک می‌دهد.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/magistral-small-2509.svg)](https://mlx.app/run/magistral-small-2509)

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 Magistral Small 1.2 (2509) روی Mac: حافظه و سرعت