Mga configuration ng Apple Silicon Mac
Bawat Apple Silicon chip mula M1 hanggang M6 sa bawat laki ng memory na ibinebenta ng Apple: unified memory, memory bandwidth, mga opsyon sa GPU core at ang mga Mac na may ganitong chip, binasa mula sa mga pahina ng Tech Specs ng Apple, may source ang bawat hilera. Sa site: bawat Mac.
- JSON · 46 KB
76320724a7fac765… - CSV · 26 KB
e8a976f183d2a114…
14 column · 58 hilera · sinuri noong Oktubre 19, 2026
| Column | Uri | Kahulugan |
|---|---|---|
mac | teksto | Identifier: chip at laki ng memory, gaya ng sa mlx.app/mac/<mac> |
chip | teksto | Pangalan ng chip |
chip_id | teksto | Identifier ng chip |
generation | numero | Henerasyon ng M-series (1 = M1) |
tier | teksto | base, pro, max o ultra |
memory_gb | numero | Unified memory, GB |
bandwidth_gbs | numero | Memory bandwidth na inilathala ng Apple, GB/s (blangko kung walang inilathala ang Apple: M1) |
bandwidth_gbs_used | numero | Bandwidth na ginagamit sa mga tantiya, GB/s (M1: 68, mula sa mga paghahambing ng Apple; tingnan ang tala) |
gpu_memory_default_gb | numero | Mga 75% ng unified memory: ang hinahayaan ng macOS na gamitin ng GPU bilang default (kinuwenta) |
gpu_cores | teksto | Mga opsyon sa GPU core sa laking ito ng memory (listahan) |
macs | teksto | Mga Mac na may ganitong chip, ayon sa mga pangalan ng model ng Apple (listahan) |
note | teksto | Mga paalala mula sa mga source |
page | teksto | Pahina sa mlx.app na may bawat model na kayang patakbuhin ng Mac na ito |
sources | teksto | Mga pahina ng Apple na pinagbasahan ng mga numero (listahan) |
Mga open AI model: parameter, active parameter at memory
Bawat open-weight na language model sa mlx.app/compare: kabuuan at active na parameter, arkitektura (dense o mixture of experts (MoE)), haba ng context, lisensya, petsa ng release, precision at laki ng weights, binasa mula sa opisyal na Hugging Face card ng bawat model, sa config.json at sa listahan ng file. Sa site: bawat model.
- JSON · 58 KB
fab2a48fe7634166… - CSV · 33 KB
17a162513e8de204…
19 column · 83 hilera · sinuri noong Oktubre 19, 2026
| Column | Uri | Kahulugan |
|---|---|---|
model | teksto | Identifier, gaya ng sa mlx.app/run/<model> |
name | teksto | Pangalan ng model |
maker | teksto | Sino ang naglabas |
hf_repo | teksto | Opisyal na Hugging Face repository |
params_b | numero | Kabuuang parameter, bilyon (model card) |
active_params_b | numero | Mga parameter na binabasa bawat nabuong token, bilyon (katumbas ng params_b sa dense model, maliban sa looped model, na binabasa ang shared block nito isang beses bawat loop: sa default na bilang ng loop) |
architecture | teksto | dense o moe |
context_tokens | numero | Pinakamahabang context, token (config.json) |
license | teksto | Lisensyang nakasaad sa card |
released | teksto | Petsa ng release (YYYY-MM-DD; petsa ng paggawa ng repository kung walang nakasaad sa card) |
modality | teksto | Input: text, o text+image |
precision | teksto | Precision ng opisyal na weights |
repo_weights_gb | numero | Laki ng opisyal na weight file, decimal GB |
native_gb | numero | Weights sa sariling low-bit format ng model, GB (para lang sa mga model na inilabas nang ganoon) |
native_bits | numero | Bits bawat weight ng sariling format na iyon |
offload_gb | numero | Mga lookup table na puwedeng iwan ng runtime sa disk, GB (hindi kasama sa tantiya ng memory) |
mlx_build | teksto | MLX build ng komunidad sa Hugging Face, kung mayroon |
page | teksto | Pahina sa mlx.app na may kailangang memory at bawat Mac na kayang magpatakbo nito |
sources | teksto | Mga pahinang pinagbasahan ng mga numero (listahan) |
Aling open model ang tumatakbo sa aling Mac, at gaano kabilis (tantiya)
Bawat configuration ng Apple Silicon Mac laban sa bawat open model: ang bersyong may pinakamataas na precision na kasya sa memory na ibinibigay ng macOS sa GPU, gaano karaming memory ang kailangan kasama ang puwang para sa context, at ang tantiyang saklaw ng bilis ng pagsulat sa token bawat segundo. Tantiya mula sa nailathalang specs, hindi sukat; nasa mlx.app/compare ang paraan. Sa site: ang calculator.
- JSON · 1.5 MB
7f2d9788227056df… - CSV · 532 KB
77a3fb2c91226f93…
16 column · 4,756 hilera · sinuri noong Oktubre 19, 2026
| Column | Uri | Kahulugan |
|---|---|---|
mac | teksto | Configuration ng Mac (tingnan ang macs) |
chip | teksto | Pangalan ng chip |
memory_gb | numero | Unified memory, GB |
bandwidth_gbs | numero | Memory bandwidth na ginamit sa tantiya, GB/s |
model | teksto | Model (tingnan ang models) |
model_name | teksto | Pangalan ng model |
version | teksto | Inirerekomendang bersyon: ang pinakamataas na precision na kasya (8-, 6-, 4-, 3- o 2-bit MLX, o ang sariling format) |
bits_per_weight | numero | Bits na naka-store bawat weight, kasama ang group scale ng MLX (+0.5) |
weights_gb | numero | Weights sa memory, GB |
needs_gb | numero | Weights at puwang para sa context at runtime (8% o 1.5 GB, alinman ang mas malaki), GB |
fit | teksto | fits (pasok sa default na 75% ng GPU), tight (pasok sa 90% ng memory), no |
group | teksto | Runs well (kasya, 10+ tok/s), Runs, but slowly, Only just fits, Too big |
below_4_bit | tama/mali | Tama kapag bersyong mas mababa sa 4 bits lang ang kasya (bumababa ang kalidad) |
tok_s_low | numero | Tantiyang bilis ng pagsulat, mababang dulo (45% ng bandwidth ceiling), token/s; blangko kapag hindi kasya |
tok_s_high | numero | Tantiyang bilis ng pagsulat, mataas na dulo (80% ng ceiling), token/s |
tok_s_ceiling | numero | Bandwidth ceiling: bandwidth / bytes na binabasa bawat token, token/s |
Mga tantiya, at kung paano kinukuwenta
Ang mga talahanayan ng Mac at model ay mga katotohanang kinopya mula sa Tech Specs ng Apple at sa opisyal na Hugging Face card ng bawat model; may source ang bawat hilera. Ang fit table ay kinuwenta, hindi sinukat: kasya ang isang model kapag ang weights nito sa isang precision (bits bawat weight dagdag ang kalahating-bit na group scale ng MLX), kasama ang puwang para sa context, ay nananatili sa loob ng 75% ng unified memory na hinahayaan ng macOS na gamitin ng GPU bilang default. Ang bilis ng pagsulat ay memory bandwidth na hinati sa bytes na binabasa bawat token, ipinapakita bilang 45% hanggang 80% ng ceiling na iyon, ang saklaw na naaabot ng totoong run sa pampublikong Apple Silicon benchmark ng llama.cpp. Hindi saklaw ang pagbasa ng prompt, mahahabang context at batching. Ang buong paraan: mlx.app/compare. Sukatin ang sarili mong Mac sa MLX Bench.
Hindi kasama: ang mga score ng Artificial Analysis Intelligence Index (ipinapakita sa mga pahina na may link, pero nakalaan sa kanila ang muling pamamahagi ayon sa kanilang mga tuntunin) at ang mga resulta ng benchmark ng llama.cpp (naka-link mula sa paraan, hindi kinopya).
Gamitin, at banggitin ang source
Libre sa ilalim ng Creative Commons Attribution 4.0: kopyahin, baguhin at ilathala, kahit pang-komersyal, basta may link sa pahinang ito. Ang specs mismo ay mga katotohanan mula sa Apple at sa mga gumawa ng model; pag-aari ng kani-kanilang may-ari ang mga pangalan ng model at produkto. Hindi kaanib ng Apple Inc. ang MLX.
MLX Network (2026). MLX open data: Apple Silicon Macs, open AI models and what runs where (version 2026-10-19). https://mlx.app/data. CC BY 4.0.Laging ang pinakabagong bersyon ang ibinibigay ng mga URL sa itaas; dala ng bawat file ang bersyon nito (version sa JSON, ang header na X-Dataset-Version at ang pangalan ng file kapag sine-save). Nakalista sa index.json ang bawat file kasama ang laki at SHA-256 nito.
Iba pang open data
- Explorer API: bawat block, transaksyon, account at seat sa MLX Network, bilang JSON.
- llms.txt at llms-full.txt: ang site bilang plain text para sa mga AI assistant, kasama ang bawat gabay nang buo.
- Sitemap: bawat pahina, kasama ang petsa ng huling pagsusuri sa mga datos nito.