Konfigurasi Mac Apple Silicon
Setiap chip Apple Silicon dari M1 hingga M6 dalam setiap ukuran memori yang dijual Apple: memori terpadu, bandwidth memori, pilihan inti GPU, dan Mac yang memakainya, dibaca dari halaman spesifikasi teknis Apple, dengan sumber untuk setiap baris. Di situs: semua Mac.
- JSON · 46 KB
76320724a7fac765… - CSV · 26 KB
e8a976f183d2a114…
14 kolom · 58 baris · diperiksa 19 Oktober 2026
| Kolom | Jenis | Arti |
|---|---|---|
mac | teks | Pengenal: chip dan ukuran memori, seperti di mlx.app/mac/<mac> |
chip | teks | Nama chip |
chip_id | teks | Pengenal chip |
generation | angka | Generasi seri M (1 = M1) |
tier | teks | base, pro, max, atau ultra |
memory_gb | angka | Memori terpadu, GB |
bandwidth_gbs | angka | Bandwidth memori yang dipublikasikan Apple, GB/s (kosong jika Apple tidak menyebutkannya: M1) |
bandwidth_gbs_used | angka | Bandwidth yang dipakai perkiraan, GB/s (M1: 68, dari pernyataan relatif Apple; lihat catatan) |
gpu_memory_default_gb | angka | Sekitar 75% memori terpadu: yang secara default boleh dipakai GPU menurut macOS (turunan) |
gpu_cores | teks | Pilihan inti GPU dengan ukuran memori ini (daftar) |
macs | teks | Mac yang memakai chip ini, menurut nama model Apple (daftar) |
note | teks | Catatan dari sumber |
page | teks | Halaman di mlx.app dengan semua model yang bisa dijalankan Mac ini |
sources | teks | Halaman Apple tempat angka dibaca (daftar) |
Model AI terbuka: parameter, parameter aktif, dan memori
Setiap model bahasa berbobot terbuka di mlx.app/compare: parameter total dan aktif, arsitektur (dense atau campuran pakar (MoE)), panjang konteks, lisensi, tanggal rilis, presisi, dan ukuran bobot, dibaca dari kartu Hugging Face resmi setiap model, config.json, dan daftar filenya. Di situs: semua model.
- JSON · 58 KB
fab2a48fe7634166… - CSV · 33 KB
17a162513e8de204…
19 kolom · 83 baris · diperiksa 19 Oktober 2026
| Kolom | Jenis | Arti |
|---|---|---|
model | teks | Pengenal, seperti di mlx.app/run/<model> |
name | teks | Nama model |
maker | teks | Siapa yang merilisnya |
hf_repo | teks | Repositori Hugging Face resmi |
params_b | angka | Total parameter, miliar (kartu model) |
active_params_b | angka | Parameter yang dibaca per token yang dihasilkan, miliar (sama dengan params_b untuk model dense, kecuali model berulang yang membaca blok bersamanya sekali per putaran: pada jumlah putaran default-nya) |
architecture | teks | dense atau moe |
context_tokens | angka | Konteks maksimum, token (config.json) |
license | teks | Lisensi yang tertulis di kartu |
released | teks | Tanggal rilis (YYYY-MM-DD; tanggal pembuatan repositori jika kartu tidak menyebutkannya) |
modality | teks | Input: text, atau text+image |
precision | teks | Presisi bobot resmi |
repo_weights_gb | angka | Ukuran file bobot resmi, GB desimal |
native_gb | angka | Bobot dalam format bit rendah asli model, GB (hanya model yang dirilis dengan cara itu) |
native_bits | angka | Bit per bobot dalam format asli tersebut |
offload_gb | angka | Tabel pencarian yang bisa dibiarkan runtime di disk, GB (tidak dihitung dalam perkiraan memori) |
mlx_build | teks | Build MLX komunitas di Hugging Face, jika ada |
page | teks | Halaman di mlx.app dengan memori yang dibutuhkan dan semua Mac yang bisa menjalankannya |
sources | teks | Halaman tempat angka dibaca (daftar) |
Model terbuka mana yang berjalan di Mac mana, dan seberapa cepat (perkiraan)
Setiap konfigurasi Mac Apple Silicon dipasangkan dengan setiap model terbuka: versi berpresisi tertinggi yang muat di memori yang diberikan macOS untuk GPU, berapa memori yang dibutuhkan beserta ruang untuk konteks, dan perkiraan rentang kecepatan menulis dalam token per detik. Perkiraan dari spesifikasi yang dipublikasikan, bukan pengukuran; metodenya ada di mlx.app/compare. Di situs: kalkulator.
- JSON · 1.5 MB
7f2d9788227056df… - CSV · 532 KB
77a3fb2c91226f93…
16 kolom · 4.756 baris · diperiksa 19 Oktober 2026
| Kolom | Jenis | Arti |
|---|---|---|
mac | teks | Konfigurasi Mac (lihat macs) |
chip | teks | Nama chip |
memory_gb | angka | Memori terpadu, GB |
bandwidth_gbs | angka | Bandwidth memori yang dipakai untuk perkiraan, GB/s |
model | teks | Model (lihat models) |
model_name | teks | Nama model |
version | teks | Versi yang disarankan: presisi tertinggi yang muat (MLX 8, 6, 4, 3, atau 2 bit, atau format aslinya) |
bits_per_weight | angka | Bit yang disimpan per bobot, termasuk skala grup MLX (+0,5) |
weights_gb | angka | Bobot di memori, GB |
needs_gb | angka | Bobot ditambah ruang untuk konteks dan runtime (8% atau 1,5 GB, mana yang lebih besar), GB |
fit | teks | fits (dalam 75% default GPU), tight (dalam 90% memori), no |
group | teks | Runs well (muat, 10+ tok/s), Runs, but slowly, Only just fits, Too big |
below_4_bit | benar/salah | Benar jika hanya versi di bawah 4 bit yang muat (kualitas turun) |
tok_s_low | angka | Perkiraan kecepatan menulis, batas bawah (45% dari plafon bandwidth), token/s; kosong jika tidak muat |
tok_s_high | angka | Perkiraan kecepatan menulis, batas atas (80% dari plafon), token/s |
tok_s_ceiling | angka | Plafon bandwidth: bandwidth / byte yang dibaca per token, token/s |
Perkiraan, dan cara menghitungnya
Tabel Mac dan model berisi fakta yang disalin dari spesifikasi teknis Apple dan kartu Hugging Face resmi setiap model; setiap baris menyebutkan sumbernya. Tabel kecocokan dihitung, bukan diukur: sebuah model muat jika bobotnya pada presisi tertentu (bit per bobot ditambah skala grup setengah bit MLX), beserta ruang untuk konteks, tetap berada dalam 75% memori terpadu yang secara default diizinkan macOS untuk GPU. Kecepatan menulis adalah bandwidth memori dibagi byte yang dibaca per token, ditampilkan sebagai 45% hingga 80% dari plafon itu, rentang yang dicapai eksekusi nyata dalam benchmark Apple Silicon publik llama.cpp. Pembacaan prompt, konteks panjang, dan batching tidak tercakup. Metode lengkapnya: mlx.app/compare. Ukur Mac Anda sendiri di MLX Bench.
Tidak disertakan: skor Artificial Analysis Intelligence Index (ditampilkan di halaman dengan tautan, tetapi ketentuan mereka membatasi distribusi ulang) dan hasil benchmark llama.cpp (ditautkan dari metode, tidak disalin).
Gunakan dan kutip
Gratis di bawah Creative Commons Attribution 4.0: salin, ubah, dan terbitkan, termasuk untuk komersial, dengan tautan ke halaman ini. Spesifikasinya sendiri adalah fakta dari Apple dan pembuat model; nama model dan produk milik pemiliknya masing-masing. MLX tidak berafiliasi dengan Apple Inc.
MLX Network (2026). MLX open data: Apple Silicon Macs, open AI models and what runs where (version 2026-10-19). https://mlx.app/data. CC BY 4.0.URL di atas selalu menyajikan versi terbaru; setiap file membawa versinya (version di JSON, header X-Dataset-Version, dan nama file saat disimpan). index.json mencantumkan setiap file beserta ukuran dan SHA-256-nya.
Data terbuka lainnya
- Explorer API: setiap blok, transaksi, akun, dan kursi di MLX Network, dalam JSON.
- llms.txt dan llms-full.txt: situs dalam teks biasa untuk asisten AI, dengan setiap panduan secara lengkap.
- Peta situs: setiap halaman, dengan tanggal faktanya terakhir diperiksa.