Gaano karaming memory ang kailangan ng Qwen3.8 Flash Next?

Mga 101 GB ng weights sa 4-bit, dagdag ang espasyo para sa context: 109 GB lahat-lahat. Sa Mac, ibig sabihin nito ay 192 GB na unified memory o higit pa, dahil bilang default, mga 75% nito ang ipinapagamit ng macOS sa GPU.

Gaano kabilis ang Qwen3.8 Flash Next sa Mac?

Nakadepende sa memory bandwidth ang bilis ng pagsusulat. Ang pinakamabilis na Mac para dito ay M5 Ultra na may 256 GB, sa mga 110–196 token bawat segundo (6-bit). Ang pinakamaliit na Mac na kaya ito, na may 192 GB, ay umaabot sa mga 106–188 sa M2 Ultra.

Bakit mas mabilis ang Qwen3.8 Flash Next kaysa sa inaasahan sa laki nito?

Isa itong mixture-of-experts na model: may 180B na parameter ito sa memory pero 6B lang ang binabasa nito sa bawat token, kaya nagsusulat ito sa bilis ng mas maliit na model.

Kaya ba ng Mac ang Qwen3.8 Flash Next? Memory at bilis

Memory sa bawat precision

Bersyon	Weights	Kasama ang context	Pinakamaliit na Mac
8-bit	191 GB	207 GB	512 GB
6-bit	146 GB	158 GB	256 GB
4-bit	101 GB	109 GB	192 GB
3-bit mas mababang kalidad	78.8 GB	85.1 GB	128 GB
2-bit mas mababang kalidad	56.3 GB	60.8 GB	96 GB

Sa bawat Apple chip

Ang pinakamaliit na memory size ng bawat chip na kaya ang Qwen3.8 Flash Next, 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	256 GB	6-bit Maayos	110–196
M5 Max	128 GB	3-bit Maayos	106–189
M5 Pro	walang kasyang size	Masyadong malaki	–
M5	walang kasyang size	Masyadong malaki	–
M4 Max	128 GB	3-bit Maayos	95–168
M4 Pro	walang kasyang size	Masyadong malaki	–
M4	walang kasyang size	Masyadong malaki	–
M3 Ultra	256 GB	6-bit Maayos	75–134
M3 Max	96 GB	2-bit Maayos	71–126
M3 Pro	walang kasyang size	Masyadong malaki	–
M3	walang kasyang size	Masyadong malaki	–
M2 Ultra	192 GB	4-bit Maayos	106–188
M2 Max	96 GB	2-bit Maayos	95–168
M2 Pro	walang kasyang size	Masyadong malaki	–
M2	walang kasyang size	Masyadong malaki	–
M1 Ultra	128 GB	3-bit Maayos	138–246
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 Qwen3.8 Flash Next, 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/Qwen3.8-Flash-Next-4bitBuild: mlx-community/Qwen3.8-Flash-Next-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 Flash Next

Gawa ng	Qwen (Alibaba)
Mga parameter	180B kabuuan · 6B aktibo (mixture of experts)
Context	256K token
Lisensya	Qwen Community License 1.0 (qwen-community-1.0)
Inilabas	2026-08
Input	Text at larawan
Intelligence	39.8 sa Artificial Analysis Intelligence Index
Weights	Qwen/Qwen3.8-Flash-Next

Mga tanong

Gaano karaming memory ang kailangan ng Qwen3.8 Flash Next?: Mga 101 GB ng weights sa 4-bit, dagdag ang espasyo para sa context: 109 GB lahat-lahat. Sa Mac, ibig sabihin nito ay 192 GB na unified memory o higit pa, dahil bilang default, mga 75% nito ang ipinapagamit ng macOS sa GPU.
Gaano kabilis ang Qwen3.8 Flash Next sa Mac?: Nakadepende sa memory bandwidth ang bilis ng pagsusulat. Ang pinakamabilis na Mac para dito ay M5 Ultra na may 256 GB, sa mga 110–196 token bawat segundo (6-bit). Ang pinakamaliit na Mac na kaya ito, na may 192 GB, ay umaabot sa mga 106–188 sa M2 Ultra.
Bakit mas mabilis ang Qwen3.8 Flash Next kaysa sa inaasahan sa laki nito?: Isa itong mixture-of-experts na model: may 180B na parameter ito sa memory pero 6B lang ang binabasa nito sa bawat token, kaya nagsusulat ito sa bilis ng mas maliit na model.

Mga katulad na model

Bawat model · Bawat Mac · Ihambing ang Mac mo

Para sa model card o README mo

Ipinapakita ang pinakamaliit na Mac na maayos na nagpapatakbo ng Qwen3.8 Flash Next at nagli-link dito.

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

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.