Un Mac peut-il faire tourner Inkling ?

Oui, avec 512 GB de mémoire unifiée ou plus. Inkling compte 975B paramètres, dont 41B actifs pour chaque token ; voici la mémoire nécessaire à chaque précision et la vitesse à laquelle chaque puce Apple le fait tourner.

Mémoire en 4 bits592 GBpoids 548 GB + contexte
Plus petit Mac512 GB2 bits · 2 configurations de Mac
Mac le plus rapide42–75tokens/s · M5 Ultra 512 GB (estimation)

Mémoire à chaque précision

VersionPoidsAvec contextePlus petit Mac
8 bits1 TB1,1 TBplus que tout Mac
6 bits792 GB856 GBplus que tout Mac
4 bits548 GB592 GBplus que tout Mac
3 bits qualité moindre427 GB461 GBplus que tout Mac
2 bits qualité moindre305 GB329 GB512 GB

Sur chaque puce Apple

Pour chaque puce, la plus petite capacité de mémoire qui fait tourner Inkling, la meilleure version qui y tient et la vitesse d’écriture à attendre.

PuceDemandeVersionTokens/s
M6aucune capacité ne suffitTrop grand–
M5 Ultra512 GB2 bits Tourne bien42–75
M5 Maxaucune capacité ne suffitTrop grand–
M5 Proaucune capacité ne suffitTrop grand–
M5aucune capacité ne suffitTrop grand–
M4 Maxaucune capacité ne suffitTrop grand–
M4 Proaucune capacité ne suffitTrop grand–
M4aucune capacité ne suffitTrop grand–
M3 Ultra512 GB2 bits Tourne bien29–51
M3 Maxaucune capacité ne suffitTrop grand–
M3 Proaucune capacité ne suffitTrop grand–
M3aucune capacité ne suffitTrop grand–
M2 Ultraaucune capacité ne suffitTrop grand–
M2 Maxaucune capacité ne suffitTrop grand–
M2 Proaucune capacité ne suffitTrop grand–
M2aucune capacité ne suffitTrop grand–
M1 Ultraaucune capacité ne suffitTrop grand–
M1 Maxaucune capacité ne suffitTrop grand–
M1 Proaucune capacité ne suffitTrop grand–
M1aucune capacité ne suffitTrop grand–

Comment le faire tourner

  1. Le plus simple : téléchargez MLX Harness, gratuit et open source. Cherchez Inkling, 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
  2. Dans le Terminal avec MLX d’Apple :pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Inkling-mlx-4bitVersion MLX : mlx-community/Inkling-mlx-4bit sur Hugging Face. Les autres précisions sont juste à côté.

Pas à pas : télécharger et exécuter des LLM sur Mac · utiliser MLX Harness · MLX, Ollama ou llama.cpp

À propos de Inkling

Créé parThinking Machines Lab
Paramètres975B au total · 41B actifs (mixture-of-experts)
LicenceApache-2.0
Sortie2026-07
EntréeTexte et images
Intelligence25 sur l’Artificial Analysis Intelligence Index
Poidsthinkingmachines/Inkling

Questions

De combien de mémoire Inkling a-t-il besoin ?
Environ 548 GB de poids en 4 bits, plus de la place pour le contexte : 592 GB au total. C’est plus qu’aucun Mac actuel n’en a.
À quelle vitesse Inkling 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 42–75 tokens par seconde (2 bits). Le plus petit Mac qui le fait tourner, avec 512 GB, atteint environ 42–75 avec une puce M5 Ultra.
Pourquoi Inkling est-il plus rapide que sa taille ne le laisse penser ?
C’est un modèle mixture-of-experts : il garde 975B paramètres en mémoire mais n’en lit que 41B pour chaque token, il écrit donc à la vitesse d’un modèle bien plus petit.

Modèles similaires

Tous les modèles · Tous les Mac · Comparer votre Mac

Pour votre fiche de modèle ou votre README

Runs on a Mac: Inkling Affiche le plus petit Mac qui fait bien tourner Inkling et renvoie vers cette page.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/inkling.svg)](https://mlx.app/run/inkling)

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.

Inkling tourne-t-il sur Mac ? RAM et vitesse