De combien de mémoire Spark-X2.6 4B a-t-il besoin ?

Environ 2,3 GB de poids en 4 bits, plus de la place pour le contexte : 3,8 GB au total. Sur un Mac, il faut donc 8 GB de mémoire unifiée ou plus, car macOS laisse le GPU en utiliser environ 75 % par défaut.

À quelle vitesse Spark-X2.6 4B 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 96 GB, à environ 123–218 tokens par seconde (8 bits). Le plus petit Mac qui le fait tourner, avec 8 GB, atteint environ 10–18 avec une puce M3.

La quantification dégrade-t-elle Spark-X2.6 4B ?

En 4 bits, la plupart des modèles restent proches de la qualité d’origine ; en dessous de 4 bits, la qualité baisse plus vite. Choisissez la précision la plus élevée qui tient dans votre Mac avec de la marge.

Spark-X2.6 4B sur Mac : RAM et vitesse

Mémoire à chaque précision

Version	Poids	Avec contexte	Plus petit Mac
8 bits	4,4 GB	5,9 GB	8 GB
6 bits	3,3 GB	4,8 GB	8 GB
4 bits	2,3 GB	3,8 GB	8 GB
3 bits qualité moindre	1,8 GB	3,3 GB	8 GB
2 bits qualité moindre	1,3 GB	2,8 GB	8 GB

Combien de RAM pour faire tourner un LLM

Sur chaque puce Apple

Pour chaque puce, la plus petite capacité de mémoire qui fait tourner Spark-X2.6 4B, la meilleure version qui y tient et la vitesse d’écriture à attendre.

Puce	Demande	Version	Tokens/s
M6	16 GB	8 bits Tourne bien	16–28
M5 Ultra	96 GB	8 bits Tourne bien	123–218
M5 Max	36 GB	8 bits Tourne bien	47–84
M5 Pro	24 GB	8 bits Tourne bien	31–56
M5	16 GB	8 bits Tourne bien	16–28
M4 Max	36 GB	8 bits Tourne bien	42–75
M4 Pro	24 GB	8 bits Tourne bien	28–50
M4	16 GB	8 bits Tourne bien	12–22
M3 Ultra	96 GB	8 bits Tourne bien	84–149
M3 Max	36 GB	8 bits Tourne bien	31–55
M3 Pro	18 GB	8 bits Tourne bien	15–27
M3	8 GB	8 bits Tourne bien	10–18
M2 Ultra	64 GB	8 bits Tourne bien	82–145
M2 Max	32 GB	8 bits Tourne bien	41–73
M2 Pro	16 GB	8 bits Tourne bien	20–36
M2	8 GB	8 bits Tourne bien	10–18
M1 Ultra	64 GB	8 bits Tourne bien	82–145
M1 Max	32 GB	8 bits Tourne bien	41–73
M1 Pro	16 GB	8 bits Tourne bien	20–36
M1	8 GB	4 bits Tourne bien	13–24

Comment le faire tourner

Dans le Terminal avec MLX d’Apple :pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model abenzerps/Spark-X2.6-4B-MLX-4bitVersion MLX : abenzerps/Spark-X2.6-4B-MLX-4bit sur Hugging Face. Les autres précisions sont juste à côté.

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

Vous préférez une app au Terminal ? Comparez les apps Mac qui font tourner des modèles en local dans l’AI App Store : prix, licence et où vont vos données.

À propos de Spark-X2.6 4B

Créé par	SparkLLM (XHToken)
Paramètres	4,11B (modèle dense)
Contexte	1M tokens
Licence	Apache-2.0
Sortie	2026-10
Entrée	Texte
Poids	XHToken/Spark-X2.6-4B

Questions

De combien de mémoire Spark-X2.6 4B a-t-il besoin ?: Environ 2,3 GB de poids en 4 bits, plus de la place pour le contexte : 3,8 GB au total. Sur un Mac, il faut donc 8 GB de mémoire unifiée ou plus, car macOS laisse le GPU en utiliser environ 75 % par défaut.
À quelle vitesse Spark-X2.6 4B 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 96 GB, à environ 123–218 tokens par seconde (8 bits). Le plus petit Mac qui le fait tourner, avec 8 GB, atteint environ 10–18 avec une puce M3.
La quantification dégrade-t-elle Spark-X2.6 4B ?: En 4 bits, la plupart des modèles restent proches de la qualité d’origine ; en dessous de 4 bits, la qualité baisse plus vite. Choisissez la précision la plus élevée qui tient dans votre Mac avec de la marge.

Modèles similaires

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Pour votre fiche de modèle ou votre README

Affiche le plus petit Mac qui fait bien tourner Spark-X2.6 4B et renvoie vers cette page.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/spark-x2.6-4b.svg)](https://mlx.app/run/spark-x2.6-4b)

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.

Données ouvertes: mlx.app/data (JSON, CSV)