Memory sa bawat precision
| Bersyon | Weights | Kasama ang context | Pinakamaliit na Mac |
|---|---|---|---|
| 8-bit | 717 GB | 775 GB | higit sa anumang Mac |
| 6-bit | 548 GB | 592 GB | higit sa anumang Mac |
| 4-bit | 380 GB | 410 GB | higit sa anumang Mac |
| 3-bit mas mababang kalidad | 295 GB | 319 GB | 512 GB |
| 2-bit mas mababang kalidad | 211 GB | 228 GB | 512 GB |
Sa bawat Apple chip
Ang pinakamaliit na memory size ng bawat chip na kaya ang Mistral Large 3 (675B), ang pinakamagandang bersyong kasya rito, at ang bilis ng pagsusulat na maaasahan mo.
| Chip | Kailangan | Bersyon | Token/s |
|---|---|---|---|
| M6 | walang kasyang size | Masyadong malaki | – |
| M5 Ultra | 512 GB | 3-bit Maayos | 30–54 |
| M5 Max | walang kasyang size | Masyadong malaki | – |
| M5 Pro | walang kasyang size | Masyadong malaki | – |
| M5 | walang kasyang size | Masyadong malaki | – |
| M4 Max | walang kasyang size | Masyadong malaki | – |
| M4 Pro | walang kasyang size | Masyadong malaki | – |
| M4 | walang kasyang size | Masyadong malaki | – |
| M3 Ultra | 512 GB | 3-bit Maayos | 21–37 |
| M3 Max | walang kasyang size | Masyadong malaki | – |
| M3 Pro | walang kasyang size | Masyadong malaki | – |
| M3 | walang kasyang size | Masyadong malaki | – |
| M2 Ultra | walang kasyang size | Masyadong malaki | – |
| M2 Max | walang kasyang size | Masyadong malaki | – |
| M2 Pro | walang kasyang size | Masyadong malaki | – |
| M2 | walang kasyang size | Masyadong malaki | – |
| M1 Ultra | walang kasyang size | Masyadong malaki | – |
| M1 Max | walang kasyang size | Masyadong malaki | – |
| M1 Pro | walang kasyang size | Masyadong malaki | – |
| M1 | walang kasyang size | Masyadong malaki | – |
Paano ito patakbuhin
- Ang madaling paraan: i-download ang MLX Harness, libre at open source. Hanapin ang Mistral Large 3 (675B), i-download ang bersyong kasya sa Mac mo, at mag-chat. Ibinibigay rin nito ang model sa iba mo pang app sa pamamagitan ng API na compatible sa OpenAI.I-download ang MLX HarnessLibre · Apple Silicon · macOS 14.5 o mas bago
- Sa Terminal gamit ang MLX ng Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-mlx-4bitBuild: mlx-community/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-mlx-4bit sa Hugging Face. Katabi nito ang ibang precision.
Hakbang-hakbang: mag-download at magpatakbo ng LLM sa Mac · paano gamitin ang MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp
Tungkol sa Mistral Large 3 (675B)
| Gawa ng | Mistral AI |
|---|---|
| Mga parameter | 675B kabuuan · 41B aktibo (mixture of experts) |
| Context | 256K token |
| Lisensya | Apache-2.0 |
| Inilabas | 2025-11 |
| Input | Text at larawan |
| Weights | mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512 |
Mga tanong
- Gaano karaming memory ang kailangan ng Mistral Large 3 (675B)?
- Mga 380 GB ng weights sa 4-bit, dagdag ang espasyo para sa context: 410 GB lahat-lahat. Mas malaki iyon kaysa sa memory ng anumang Mac ngayon.
- Gaano kabilis ang Mistral Large 3 (675B) sa Mac?
- Nakadepende sa memory bandwidth ang bilis ng pagsusulat. Ang pinakamabilis na Mac para dito ay M5 Ultra na may 512 GB, sa mga 30–54 token bawat segundo (3-bit). Ang pinakamaliit na Mac na kaya ito, na may 512 GB, ay umaabot sa mga 30–54 sa M5 Ultra.
- Bakit mas mabilis ang Mistral Large 3 (675B) kaysa sa inaasahan sa laki nito?
- Isa itong mixture-of-experts na model: may 675B na parameter ito sa memory pero 41B lang ang binabasa nito sa bawat token, kaya nagsusulat ito sa bilis ng mas maliit na model.
Mga katulad na model
Para sa model card o README mo
Ipinapakita ang pinakamaliit na Mac na maayos na nagpapatakbo ng Mistral Large 3 (675B) at nagli-link dito.
[](https://mlx.app/run/mistral-large-3)Paano ito kinuwenta
Memory: ang mga parameter ng model sa 8, 6, 4, 3 o 2 bit kada weight dagdag ang group scales ng MLX (kalahating bit kada weight), o ang native format nito, at may espasyo pa para sa context. Bilang default, mga 75% ng unified memory ang ipinapagamit ng macOS sa GPU. Bilis: ang memory bandwidth na hinati sa mga byte na binabasa kada token ang pinakamataas na posible para sa isang usapan; sa mga pampublikong benchmark ng llama.cpp sa Apple Silicon, umaabot ang totoong takbo sa mga 45% hanggang 80% nito, at iyon ang range na ipinapakita. Mga tantiya ito, hindi sukat: sukatin ang sarili mong Mac sa MLX Bench. Ang mga numero ng model ay mula sa opisyal na model card ng bawat isa, at ang sa chip ay mula sa Tech Specs ng Apple. Sinuri noong 2026-10-19. Parehong data ng mlx.app/compare.