8 GBવાળું M2 શું ચલાવી શકે?

તેના પર 73માંથી 16 ઓપન મૉડલ સારાં ચાલે છે. ડિફૉલ્ટ રીતે GPU તેની 8 GBમાંથી આશરે 6 GB વાપરી શકે છે, અને તે 100 GB/sની ઝડપે મેમરી વાંચે છે, જેનાથી તે કેટલું ઝડપી લખે છે તે નક્કી થાય છે. આમાં મળે છે: MacBook Air (M2, 2022), MacBook Pro (13-inch, M2, 2022), MacBook Air (15-inch, M2, 2023), Mac mini (2023).

સારું ચાલતું સૌથી સ્માર્ટMiniCPM5 2B8-બિટ · 2.7 GB · 17–30 tok/sસારું ચાલતું સૌથી મોટુંGranite 4.2 8B4-બિટ · 4.5 GB · 10–18 tok/s

સારાં ચાલે છે 21

કૉન્ટેક્સ્ટ માટે જગ્યા સાથે સમાય છે, સેકન્ડના 10 કે વધુ ટોકનની ઝડપે.

મૉડલવર્ઝનમેમરીટોકન/સેકન્ડ
MiniCPM5 2B2.52B · ઇન્ટેલિજન્સ 12.58-બિટ2.7 GB17–30
Granite 4.2 8B8B · ઇન્ટેલિજન્સ 11.14-બિટ4.5 GB10–18
Granite 4.2 3B3B · ઇન્ટેલિજન્સ 9.18-બિટ3.2 GB14–25
Gemma 4 E4B8B · ઇન્ટેલિજન્સ 8.94-બિટ4.5 GB18–32
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · ઇન્ટેલિજન્સ 4.88-બિટ4.2 GB11–19
Llama 3.1 8B Instruct8B4-બિટ4.5 GB10–18
Gemma 4 E2B5.1B6-બિટ4.1 GB24–42
Qwen3.5 4B4B8-બિટ4.3 GB10–19
Phi-4 mini instruct3.8B8-બિટ4 GB11–20
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8-બિટ3.4 GB13–24
SmolLM3 3B3B8-બિટ3.2 GB14–25
LFM2.5 2.6B2.69B8-બિટ2.9 GB16–28
Qwen3.5 2B2B8-બિટ2.1 GB21–38
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8-બિટ1.3 GB35–62
Qwen3.5 0.8B0.8B8-બિટ0.9 GB50–89
Qwen3 0.6B0.6B8-બિટ0.6 GB75–133
Qwen3.5 9B9B · ઇન્ટેલિજન્સ 11.23-બિટ ઓછી ગુણવત્તા3.9 GB12–21
Ministral 3 8B8.9B · ઇન્ટેલિજન્સ 5.53-બિટ ઓછી ગુણવત્તા3.9 GB12–21
Phi-4 (14B)14B2-બિટ ઓછી ગુણવત્તા4.4 GB10–18
Gemma 4 12B Unified12B2-બિટ ઓછી ગુણવત્તા3.7 GB12–22
Qwen3 8B8.2B3-બિટ ઓછી ગુણવત્તા3.6 GB13–22

માંડ માંડ સમાય છે 1

લગભગ આખી મેમરી જોઈએ: GPU મેમરીની મર્યાદા વધારો અને કૉન્ટેક્સ્ટ ટૂંકો રાખો.

મૉડલવર્ઝનમેમરીટોકન/સેકન્ડ
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B2-બિટ ઓછી ગુણવત્તા4.7 GB10–17

બહુ મોટાં 51

8 GB કરતાં વધુ મેમરી જોઈએ, 2 બિટ પર પણ.

બીજાં Mac

8 GBવાળું દરેક Mac, કોઈ પણ ચિપ સાથે.

ઓછી કે વધુ મેમરીવાળું M2:

નજીકની ચિપ:

સામસામે:

તેની સરખામણી કોઈ પણ Mac કે GPU સાથે કરો · લોકલ AI માટે M2 · લોકલ LLM માટે શ્રેષ્ઠ Mac · દરેક Mac

પ્રશ્નો

8 GBવાળા M2 માટે શ્રેષ્ઠ LLM કયું છે?
જે મૉડલનો Intelligence Index પ્રકાશિત છે, તેમાંથી અહીં સારાં ચાલતાં મૉડલમાં MiniCPM5 2Bનો સ્કોર સૌથી ઊંચો છે: 8-બિટ, સેકન્ડના આશરે 17–30 ટોકન. સારું ચાલતું સૌથી મોટું મૉડલ Granite 4.2 8B છે.
શું 8 GBવાળું M2 Llama 3.3 70B ચલાવી શકે?
ના: 2 બિટ પર પણ તેને GPU ડિફૉલ્ટ રીતે વાપરી શકે તે 6 GB કરતાં વધુ જોઈએ.
M2 પર gpt-oss-20b કેટલું ઝડપી ચાલે છે?
તે 8 GBમાં સમાતું નથી.

આ મૉડલ MLX Harness (મફત, ઓપન સોર્સ) વડે અથવા Terminalમાં Appleના mlx-lm વડે ચલાવો: સ્ટેપ બાય સ્ટેપ.

ગણતરી કેવી રીતે થઈ

મેમરી: મૉડલના પૅરામીટર પ્રતિ વેઇટ 8, 6, 4, 3 કે 2 બિટ પર, ઉપરાંત MLXના ગ્રુપ સ્કેલ (પ્રતિ વેઇટ અડધો બિટ), અથવા તેનું નેટિવ ફૉર્મેટ, અને ઉપરથી કૉન્ટેક્સ્ટ માટે જગ્યા. ડિફૉલ્ટ રીતે macOS GPUને યુનિફાઇડ મેમરીનો આશરે 75% ભાગ વાપરવા દે છે. ઝડપ: મેમરી બૅન્ડવિડ્થને દરેક ટોકન માટે વંચાતા બાઇટથી ભાગતાં એક વાતચીતની ઉપલી મર્યાદા મળે છે; llama.cppના જાહેર Apple Silicon બેન્ચમાર્કમાં ખરા રન તેના આશરે 45%થી 80% સુધી પહોંચે છે, અને એ જ રેન્જ બતાવી છે. આ અંદાજ છે, માપ નથી: તમારું Mac MLX Bench પર માપો. મૉડલના આંકડા દરેક સત્તાવાર મૉડલ કાર્ડમાંથી, ચિપના આંકડા Appleના Tech Specsમાંથી. 2026-10-19ના રોજ ચકાસ્યું. mlx.app/compare જેવો જ ડેટા.

8 GBવાળું M2 કયાં LLM ચલાવી શકે? દરેક મૉડલ, ઝડપ સાથે