Kaya bang patakbuhin ng Mac ang Qwen3.8 27B?

Oo, kung may 24 GB na unified memory o higit pa. May 27B na parameter ang Qwen3.8 27B; narito ang memory na kailangan nito sa bawat precision at kung gaano ito kabilis sa bawat Apple chip.

Memory sa 4-bit16.7 GBweights 15.2 GB + context
Pinakamaliit na Mac24 GB4-bit · 55 configuration ng Mac
Pinakamabilis na Mac19–33token/s · M5 Ultra 96 GB (tantiya)

Memory sa bawat precision

BersyonWeightsKasama ang contextPinakamaliit na Mac
8-bit28.7 GB31 GB48 GB
6-bit21.9 GB23.7 GB32 GB
4-bit15.2 GB16.7 GB24 GB
3-bit mas mababang kalidad11.8 GB13.3 GB18 GB
2-bit mas mababang kalidad8.4 GB9.9 GB16 GB

Sa bawat Apple chip

Ang pinakamaliit na memory size ng bawat chip na kaya ang Qwen3.8 27B, ang pinakamagandang bersyong kasya rito, at ang bilis ng pagsusulat na maaasahan mo.

ChipKailanganBersyonToken/s
M624 GB4-bit Mabagal5–9
M5 Ultra96 GB8-bit Maayos19–33
M5 Max36 GB4-bit Maayos14–24
M5 Pro24 GB4-bit Mabagal9–16
M524 GB4-bit Mabagal5–8
M4 Max36 GB4-bit Maayos12–22
M4 Pro24 GB4-bit Mabagal8–14
M424 GB4-bit Mabagal4–6
M3 Ultra96 GB8-bit Maayos13–23
M3 Max36 GB6-bit Mabagal6–11
M3 Pro36 GB6-bit Mabagal3–5
M324 GB4-bit Mabagal3–5
M2 Ultra64 GB8-bit Maayos13–22
M2 Max32 GB4-bit Maayos12–21
M2 Pro32 GB6-bit Mabagal4–7
M224 GB4-bit Mabagal3–5
M1 Ultra64 GB8-bit Maayos13–22
M1 Max32 GB4-bit Maayos12–21
M1 Pro32 GB6-bit Mabagal4–7
M116 GB2-bit Mabagal4–6

Paano ito patakbuhin

  1. Ang madaling paraan: i-download ang MLX Harness, libre at open source. Hanapin ang Qwen3.8 27B, 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
  2. Sa Terminal gamit ang MLX ng Apple:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Qwen3.8-27B-4bitBuild: mlx-community/Qwen3.8-27B-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 Qwen3.8 27B

Gawa ngQwen (Alibaba)
Mga parameter27B (dense)
Context256K token
LisensyaApache-2.0
Inilabas2026-08
InputText at larawan
Intelligence33.7 sa Artificial Analysis Intelligence Index
WeightsQwen/Qwen3.8-27B

Mga tanong

Gaano karaming memory ang kailangan ng Qwen3.8 27B?
Mga 15.2 GB ng weights sa 4-bit, dagdag ang espasyo para sa context: 16.7 GB lahat-lahat. Sa Mac, ibig sabihin nito ay 24 GB na unified memory o higit pa, dahil bilang default, mga 75% nito ang ipinapagamit ng macOS sa GPU.
Gaano kabilis ang Qwen3.8 27B sa Mac?
Nakadepende sa memory bandwidth ang bilis ng pagsusulat. Ang pinakamabilis na Mac para dito ay M5 Ultra na may 96 GB, sa mga 19–33 token bawat segundo (8-bit). Ang pinakamaliit na Mac na kaya ito, na may 24 GB, ay umaabot sa mga 9–16 sa M5 Pro.
Nakakasama ba ang quantization sa Qwen3.8 27B?
Sa 4 bit, nananatiling malapit sa orihinal na kalidad ang karamihan ng model; sa ilalim ng 4 bit, mas mabilis bumaba ang kalidad. Piliin ang pinakamataas na precision na kasya sa Mac mo nang may sobrang espasyo.

Mga katulad na model

Bawat model · Bawat Mac · Ihambing ang Mac mo

Para sa model card o README mo

Runs on a Mac: Qwen3.8 27B Ipinapakita ang pinakamaliit na Mac na maayos na nagpapatakbo ng Qwen3.8 27B at nagli-link dito.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/qwen3.8-27b.svg)](https://mlx.app/run/qwen3.8-27b)

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.

Kaya ba ng Mac ang Qwen3.8 27B? Memory at bilis