Un Mac peut-il faire tourner Ornith 1.5 122B ?

Oui, avec 128 GB de mémoire unifiée ou plus. Ornith 1.5 122B compte 122B paramètres, dont 10B 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 bits74,1 GBpoids 68,6 GB + contexte
Plus petit Mac128 GB4 bits · 23 configurations de Mac
Mac le plus rapide64–114tokens/s · M2 Ultra 128 GB (estimation)

Mémoire à chaque précision

VersionPoidsAvec contextePlus petit Mac
8 bits130 GB140 GB192 GB
6 bits99,1 GB107 GB192 GB
4 bits68,6 GB74,1 GB128 GB
3 bits qualité moindre53,4 GB57,7 GB96 GB
2 bits qualité moindre38,1 GB41,1 GB64 GB

Sur chaque puce Apple

Pour chaque puce, la plus petite capacité de mémoire qui fait tourner Ornith 1.5 122B, la meilleure version qui y tient et la vitesse d’écriture à attendre.

PuceDemandeVersionTokens/s
M6aucune capacité ne suffitTrop grand–
M5 Ultra256 GB8 bits Tourne bien51–91
M5 Max128 GB4 bits Tourne bien49–88
M5 Pro64 GB2 bits Tourne bien45–79
M5aucune capacité ne suffitTrop grand–
M4 Max128 GB4 bits Tourne bien44–78
M4 Pro64 GB2 bits Tourne bien40–70
M4aucune capacité ne suffitTrop grand–
M3 Ultra256 GB8 bits Tourne bien35–62
M3 Max128 GB4 bits Tourne bien32–57
M3 Proaucune capacité ne suffitTrop grand–
M3aucune capacité ne suffitTrop grand–
M2 Ultra128 GB4 bits Tourne bien64–114
M2 Max64 GB2 bits Tourne bien58–103
M2 Proaucune capacité ne suffitTrop grand–
M2aucune capacité ne suffitTrop grand–
M1 Ultra128 GB4 bits Tourne bien64–114
M1 Max64 GB2 bits Tourne bien58–103
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 Ornith 1.5 122B, 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 : 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 ornith-ai/Ornith-1.5-122B -q

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

À propos de Ornith 1.5 122B

Créé parOrnith AI
Paramètres122B au total · 10B actifs (mixture-of-experts)
Contexte256K tokens
LicenceMIT
Sortie2026-10
EntréeTexte et images
Poidsornith-ai/Ornith-1.5-122B

Questions

De combien de mémoire Ornith 1.5 122B a-t-il besoin ?
Environ 68,6 GB de poids en 4 bits, plus de la place pour le contexte : 74,1 GB au total. Sur un Mac, il faut donc 128 GB de mémoire unifiée ou plus, car macOS laisse le GPU en utiliser environ 75 % par défaut.
À quelle vitesse Ornith 1.5 122B 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 M2 Ultra avec 128 GB, à environ 64–114 tokens par seconde (4 bits). Le plus petit Mac qui le fait tourner, avec 128 GB, atteint environ 64–114 avec une puce M2 Ultra.
Pourquoi Ornith 1.5 122B est-il plus rapide que sa taille ne le laisse penser ?
C’est un modèle mixture-of-experts : il garde 122B paramètres en mémoire mais n’en lit que 10B pour chaque token, il écrit donc à la vitesse d’un modèle bien plus petit.

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Pour votre fiche de modèle ou votre README

Runs on a Mac: Ornith 1.5 122B Affiche le plus petit Mac qui fait bien tourner Ornith 1.5 122B et renvoie vers cette page.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/ornith-1.5-122b.svg)](https://mlx.app/run/ornith-1.5-122b)

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.

Ornith 1.5 122B tourne-t-il sur Mac ? RAM et vitesse