Mémoire à chaque précision
| Version | Poids | Avec contexte | Plus petit Mac |
|---|---|---|---|
| 8 bits | 532 GB | 575 GB | plus que tout Mac |
| 6 bits | 407 GB | 440 GB | plus que tout Mac |
| 4 bits | 282 GB | 304 GB | 512 GB |
| 3 bits qualité moindre | 219 GB | 237 GB | 512 GB |
| 2 bits qualité moindre | 157 GB | 169 GB | 256 GB |
Sur chaque puce Apple
Pour chaque puce, la plus petite capacité de mémoire qui fait tourner Beam 1.0, la meilleure version qui y tient et la vitesse d’écriture à attendre.
| Puce | Demande | Version | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| M6 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M5 Ultra | 512 GB | 4 bits Tourne bien | 42–74 |
| M5 Max | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M5 Pro | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M5 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M4 Max | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M4 Pro | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M4 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M3 Ultra | 512 GB | 4 bits Tourne bien | 29–51 |
| M3 Max | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M3 Pro | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M3 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M2 Ultra | 192 GB | 2 bits Tout juste | 50–89 |
| M2 Max | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M2 Pro | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M2 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M1 Ultra | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M1 Max | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M1 Pro | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M1 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
Comment le faire tourner
- Le plus simple : téléchargez MLX Harness, gratuit et open source. Cherchez Beam 1.0, téléchargez la version adaptée à votre Mac, et discutez. MLX Harness met aussi le modèle à disposition de vos autres apps via une API compatible OpenAI.Télécharger MLX HarnessGratuit · Apple Silicon · macOS 14.5 ou version ultérieure
- Dans le Terminal avec MLX d’Apple : Il n’existe pas encore de version MLX de la communauté ; créez-en une à partir des poids officiels :
pip install mlx-lmmlx_lm.convert --hf-path reflection/Beam-1.0-501B-A23B -q
Pas à pas : télécharger et exécuter des LLM sur Mac · utiliser MLX Harness · MLX, Ollama ou llama.cpp
À propos de Beam 1.0
| Créé par | Reflection AI |
|---|---|
| Paramètres | 501B au total · 23B actifs (mixture-of-experts) |
| Contexte | 1M tokens |
| Licence | Apache-2.0 |
| Sortie | 2026-10 |
| Entrée | Texte |
| Intelligence | 30,3 sur l’Artificial Analysis Intelligence Index |
| Poids | reflection/Beam-1.0-501B-A23B |
Questions
- De combien de mémoire Beam 1.0 a-t-il besoin ?
- Environ 282 GB de poids en 4 bits, plus de la place pour le contexte : 304 GB au total. Sur un Mac, il faut donc 512 GB de mémoire unifiée ou plus, car macOS laisse le GPU en utiliser environ 75 % par défaut.
- À quelle vitesse Beam 1.0 tourne-t-il sur un Mac ?
- La vitesse d’écriture dépend de la bande passante mémoire. Ici, le Mac le plus rapide pour ce modèle est équipé d’une puce M5 Ultra avec 512 GB, à environ 42–74 tokens par seconde (4 bits). Le plus petit Mac qui le fait tourner, avec 512 GB, atteint environ 42–74 avec une puce M5 Ultra.
- Pourquoi Beam 1.0 est-il plus rapide que sa taille ne le laisse penser ?
- C’est un modèle mixture-of-experts : il garde 501B paramètres en mémoire mais n’en lit que 23B pour chaque token, il écrit donc à la vitesse d’un modèle bien plus petit.
Modèles similaires
Pour votre fiche de modèle ou votre README
Affiche le plus petit Mac qui fait bien tourner Beam 1.0 et renvoie vers cette page.
[](https://mlx.app/run/beam-1.0)Comment c’est calculé
Mémoire : les paramètres du modèle à 8, 6, 4, 3 ou 2 bits par poids, plus les facteurs d’échelle par groupe de MLX (un demi-bit par poids), ou son format natif, avec en plus de la place pour le contexte. Par défaut, macOS laisse le GPU utiliser environ 75 % de la mémoire unifiée. Vitesse : la bande passante mémoire divisée par les octets lus pour chaque token donne le plafond pour une conversation ; dans les benchmarks Apple Silicon publics de llama.cpp, les exécutions réelles atteignent environ 45 % à 80 % de ce plafond, et c’est la fourchette affichée. Ce sont des estimations, pas des mesures : mesurez votre propre Mac sur MLX Bench. Chiffres des modèles tirés de chaque fiche officielle, chiffres des puces tirés des caractéristiques techniques d’Apple. Vérifié le 2026-10-19. Mêmes données que mlx.app/compare.