Memori di setiap presisi
| Versi | Bobot | Dengan konteks | Mac terkecil |
|---|---|---|---|
| 8-bit | 791 GB | 854 GB | melebihi Mac mana pun |
| 6-bit | 605 GB | 653 GB | melebihi Mac mana pun |
| 4-bit | 419 GB | 452 GB | melebihi Mac mana pun |
| 3-bit kualitas lebih rendah | 326 GB | 352 GB | 512 GB |
| 2-bit kualitas lebih rendah | 233 GB | 251 GB | 512 GB |
Di setiap chip Apple
Ukuran memori terkecil setiap chip yang bisa menjalankan GLM-5.3, versi terbaik yang muat, dan kecepatan menulis yang bisa Anda harapkan.
| Chip | Butuh | Versi | Token/s |
|---|---|---|---|
| M6 | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M5 Ultra | 512 GB | 3-bit Berjalan baik | 31–55 |
| M5 Max | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M5 Pro | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M5 | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M4 Max | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M4 Pro | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M4 | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M3 Ultra | 512 GB | 3-bit Berjalan baik | 21–37 |
| M3 Max | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M3 Pro | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M3 | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M2 Ultra | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M2 Max | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M2 Pro | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M2 | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M1 Ultra | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M1 Max | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M1 Pro | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M1 | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
Cara menjalankannya
- Cara mudah: unduh MLX Harness, gratis dan open source. Cari GLM-5.3, unduh versi yang cocok untuk Mac Anda, lalu mulai chat. Aplikasi ini juga menyajikan model ke aplikasi Anda yang lain melalui API yang kompatibel dengan OpenAI.Unduh MLX HarnessGratis · Apple Silicon · macOS 14.5 atau lebih baru
- Di Terminal dengan MLX dari Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/GLM-5.3-4bitBuild: mlx-community/GLM-5.3-4bit di Hugging Face. Presisi lain ada di sebelahnya.
Langkah demi langkah: unduh dan jalankan LLM di Mac · cara memakai MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp
Tentang GLM-5.3
| Dibuat oleh | Z.ai (Zhipu) |
|---|---|
| Parameter | 744B total · 40B aktif (mixture of experts) |
| Konteks | 1M token |
| Lisensi | GLM-5.3 license (custom, 'glm-5.3') |
| Dirilis | 2026-08 |
| Input | Teks |
| Kecerdasan | 44,8 di Artificial Analysis Intelligence Index |
| Bobot | zai-org/GLM-5.3 |
Pertanyaan
- Berapa memori yang dibutuhkan GLM-5.3?
- Sekitar 419 GB untuk bobot pada 4-bit, ditambah ruang untuk konteks: total 452 GB. Itu melebihi memori Mac mana pun saat ini.
- Seberapa cepat GLM-5.3 di Mac?
- Kecepatan menulis bergantung pada bandwidth memori. Mac tercepat untuknya di sini adalah M5 Ultra dengan 512 GB, sekitar 31–55 token per detik (3-bit). Mac terkecil yang bisa menjalankannya, dengan 512 GB, mencapai sekitar 31–55 pada M5 Ultra.
- Mengapa GLM-5.3 berjalan lebih cepat daripada ukurannya?
- Ini model mixture-of-experts: ia menyimpan 744B parameter di memori tetapi hanya membaca 40B untuk setiap token, sehingga menulis secepat model yang jauh lebih kecil.
Model serupa
Untuk kartu model atau README Anda
Menampilkan Mac terkecil yang menjalankan GLM-5.3 dengan baik dan menautkan ke sini.
[](https://mlx.app/run/glm-5.3)Cara menghitungnya
Memori: parameter model pada 8, 6, 4, 3, atau 2 bit per bobot ditambah skala grup MLX (setengah bit per bobot), atau format bawaannya, ditambah ruang untuk konteks. Secara bawaan macOS mengizinkan GPU memakai sekitar 75% memori terpadu. Kecepatan: bandwidth memori dibagi jumlah byte yang dibaca per token adalah batas atas untuk satu percakapan; dalam benchmark Apple Silicon publik llama.cpp, proses nyata mencapai sekitar 45% hingga 80% darinya, dan rentang itulah yang ditampilkan. Ini perkiraan, bukan pengukuran: ukur Mac Anda sendiri di MLX Bench. Angka model dari kartu model resmi masing-masing, angka chip dari Spesifikasi Teknis Apple. Diperiksa 2026-10-19. Data sama dengan mlx.app/compare.