| मॉडल | साइज़ | 4-बिट पर | सबसे छोटा Mac |
|---|---|---|---|
| Qwen3 0.6BQwen (Alibaba) | 0.6B | 1.8 GB | 8 GB |
| Qwen3.5 0.8BQwen (Alibaba) | 0.8B | 2 GB | 8 GB |
| Llama 3.2 1B InstructMeta | 1.23B | 2.2 GB | 8 GB |
| Qwen3.5 2BQwen (Alibaba) | 2B | 2.6 GB | 8 GB |
| MiniCPM5 2BOpenBMB | 2.52B | 2.9 GB | 8 GB |
| LFM2.5 2.6BLiquid AI | 2.69B | 3 GB | 8 GB |
| Granite 4.2 3BIBM | 3B | 3.2 GB | 8 GB |
| SmolLM3 3BHugging Face | 3B | 3.2 GB | 8 GB |
| Llama 3.2 3B InstructMeta | 3.21B | 3.3 GB | 8 GB |
| Phi-4 mini instructMicrosoft | 3.8B | 3.6 GB | 8 GB |
| Nemotron 3 Nano 4BNVIDIA | 3.97B | 3.7 GB | 8 GB |
| Qwen3.5 4BQwen (Alibaba) | 4B | 3.8 GB | 8 GB |
| Gemma 4 E2BGoogle DeepMind | 5.1B | 4.4 GB | 8 GB |
| Llama 3.1 8B InstructMeta | 8B | 6 GB | 8 GB |
| Gemma 4 E4BGoogle DeepMind | 8B | 6 GB | 8 GB |
| Granite 4.2 8BIBM | 8B | 6 GB | 8 GB |
| Qwen3 8BQwen (Alibaba) | 8.2B | 6.1 GB | 16 GB |
| Ministral 3 8BMistral AI | 8.9B | 6.5 GB | 16 GB |
| Qwen3.5 9BQwen (Alibaba) | 9B | 6.6 GB | 16 GB |
| Gemma 4 12B UnifiedGoogle DeepMind | 12B | 8.2 GB | 16 GB |
| Phi-4 (14B)Microsoft | 14B | 9.4 GB | 16 GB |
| Phi-4 Reasoning Vision 15BMicrosoft | 15B | 9.9 GB | 16 GB |
| gpt-oss-20bOpenAI | 21B · 3.6B सक्रिय | 15.3 GB | 24 GB |
| Devstral Small 2 (24B)Mistral AI | 24B | 15 GB | 24 GB |
| Magistral Small 1.2 (2509)Mistral AI | 24B | 15 GB | 24 GB |
| Mistral Small 3.2 (24B)Mistral AI | 24B | 15 GB | 24 GB |
| LFM2.5 24B A2BLiquid AI | 24B · 2B सक्रिय | 15 GB | 24 GB |
| Gemma 4 26B A4BGoogle DeepMind | 25.2B · 3.8B सक्रिय | 15.7 GB | 24 GB |
| Qwen3.8 27BQwen (Alibaba) | 27B | 16.7 GB | 24 GB |
| Qwen3.6 27BQwen (Alibaba) | 27B | 16.7 GB | 24 GB |
| Muse Glimmer 30BMeta (Meta Superintelligence Lab) | 29.6B | 18.2 GB | 32 GB |
| GLM-4.7 FlashZ.ai (Zhipu) | 30B · 3B सक्रिय | 18.4 GB | 32 GB |
| Nemotron 3 Nano 30B A3BNVIDIA | 30B · 3.5B सक्रिय | 18.4 GB | 32 GB |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3BNVIDIA | 30B · 3B सक्रिय | 18.4 GB | 32 GB |
| Granite 4.2 30BIBM | 30B | 18.4 GB | 32 GB |
| Qwen3 Coder 30B A3B InstructQwen (Alibaba) | 30.5B · 3.3B सक्रिय | 18.7 GB | 32 GB |
| Gemma 4 31BGoogle DeepMind | 30.7B | 18.8 GB | 32 GB |
| Qwen3.6 35B A3BQwen (Alibaba) | 35B · 3B सक्रिय | 21.3 GB | 32 GB |
| Llama 3.3 70B InstructMeta | 70B | 42.6 GB | 64 GB |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9BNVIDIA | 74B · 9B सक्रिय | 44.9 GB | 64 GB |
| Qwen3 Coder NextQwen (Alibaba) | 80B · 3B सक्रिय | 48.6 GB | 96 GB |
| GLM-4.5 AirZ.ai (Zhipu) | 106B · 12B सक्रिय | 64.4 GB | 96 GB |
| Llama 4 Scout 17B-16E InstructMeta | 109B · 17B सक्रिय | 66.2 GB | 96 GB |
| gpt-oss-120bOpenAI | 117B · 5.1B सक्रिय | 70.5 GB | 96 GB |
| Mistral Small 4 (119B)Mistral AI | 119B · 6.5B सक्रिय | 72.3 GB | 128 GB |
| Nemotron 3 Super 120B A12BNVIDIA | 120B · 12B सक्रिय | 72.9 GB | 128 GB |
| Qwen3.5 122B A10BQwen (Alibaba) | 122B · 10B सक्रिय | 74.1 GB | 128 GB |
| Ornith 1.5 122BOrnith AI | 122B · 10B सक्रिय | 74.1 GB | 128 GB |
| Devstral 2 (123B)Mistral AI | 123B | 74.7 GB | 128 GB |
| Mistral Medium 3.5 (128B)Mistral AI | 128B | 77.8 GB | 128 GB |
| Qwen3.8 Flash NextQwen (Alibaba) | 180B · 6B सक्रिय | 109 GB | 192 GB |
| MiniMax M2.7MiniMax | 230B · 10B सक्रिय | 140 GB | 192 GB |
| Inkling SmallThinking Machines Lab | 276B · 12B सक्रिय | 168 GB | 256 GB |
| DeepSeek V4 Flash 0731DeepSeek | 284B · 13B सक्रिय | 173 GB | 256 GB |
| Hy3Tencent | 295B · 21B सक्रिय | 179 GB | 256 GB |
| MiMo V2.6 FlashXiaomi | 309B · 15B सक्रिय | 187 GB | 256 GB |
| GLM-5.3 FlashZ.ai (Zhipu) | 320B · 18B सक्रिय | 194 GB | 512 GB |
| Qwen3.5 397B A17BQwen (Alibaba) | 397B · 17B सक्रिय | 241 GB | 512 GB |
| Llama 4 Maverick 17B-128E InstructMeta | 400B · 17B सक्रिय | 243 GB | 512 GB |
| MiniMax M3MiniMax | 428B · 23B सक्रिय | 260 GB | 512 GB |
| Beam 1.0Reflection AI | 501B · 23B सक्रिय | 304 GB | 512 GB |
| Nemotron 3 Ultra 550B A55BNVIDIA | 550B · 55B सक्रिय | 334 GB | 512 GB |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017DeepSeek | 552B · 16B सक्रिय | 335 GB | 512 GB |
| Mistral Large 3 (675B)Mistral AI | 675B · 41B सक्रिय | 410 GB | 512 GB |
| GLM-5.3Z.ai (Zhipu) | 744B · 40B सक्रिय | 452 GB | 512 GB |
| Muse Spark OpenMeta (Meta Superintelligence Labs) | 816B · 42B सक्रिय | 496 GB | 512 GB |
| InklingThinking Machines Lab | 975B · 41B सक्रिय | 592 GB | 512 GB |
| Kimi K2.6Moonshot AI | 1,000B · 32B सक्रिय | 643 GB | 512 GB |
| Kimi K2.7 CodeMoonshot AI | 1,000B · 32B सक्रिय | 643 GB | 512 GB |
| MiMo V2.6 ProXiaomi | 1,020B · 42B सक्रिय | 611 GB | 512 GB |
| DeepSeek V4 Pro 0813DeepSeek | 1,600B · 49B सक्रिय | 972 GB | कोई नहीं |
| Qwen3.8 2.4T A95BQwen (Alibaba) | 2,400B · 95B सक्रिय | 1.5 TB | कोई नहीं |
| Kimi K3Moonshot AI | 2,800B · 104B सक्रिय | 1.7 TB | कोई नहीं |
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हिसाब कैसे लगाया गया
मेमोरी: मॉडल के पैरामीटर 8, 6, 4, 3 या 2 बिट प्रति वेट पर, साथ में MLX के ग्रुप स्केल (हर वेट पर आधा बिट), या उसका नेटिव फ़ॉर्मैट, और ऊपर से कॉन्टेक्स्ट के लिए जगह। डिफ़ॉल्ट रूप से macOS GPU को यूनिफ़ाइड मेमोरी का लगभग 75% इस्तेमाल करने देता है। स्पीड: मेमोरी बैंडविड्थ को हर टोकन पर पढ़े जाने वाले बाइट से भाग देने पर एक बातचीत की ऊपरी सीमा मिलती है; llama.cpp के सार्वजनिक Apple Silicon बेंचमार्क में असली रन इसके लगभग 45% से 80% तक पहुँचते हैं, और यही रेंज दिखाई गई है। ये अनुमान हैं, माप नहीं: अपना Mac MLX Bench पर मापें। मॉडल के आँकड़े हर मॉडल के आधिकारिक मॉडल कार्ड से, चिप के आँकड़े Apple के Tech Specs से। 2026-10-19 को जाँचा गया। वही डेटा जो mlx.app/compare पर है।