Memori di setiap presisi
| Versi | Bobot | Dengan konteks | Mac terkecil |
|---|---|---|---|
| 8-bit | 313 GB | 339 GB | 512 GB |
| 6-bit | 240 GB | 259 GB | 512 GB |
| 4-bit | 166 GB | 179 GB | 256 GB |
| 3-bit kualitas lebih rendah | 129 GB | 139 GB | 192 GB |
| 2-bit kualitas lebih rendah | 92,2 GB | 99,6 GB | 192 GB |
Di setiap chip Apple
Ukuran memori terkecil setiap chip yang bisa menjalankan Hy3, 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 | 256 GB | 4-bit Berjalan baik | 46–81 |
| M5 Max | 128 GB | 2-bit Pas-pasan | 42–74 |
| M5 Pro | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M5 | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M4 Max | 128 GB | 2-bit Pas-pasan | 37–66 |
| M4 Pro | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M4 | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M3 Ultra | 256 GB | 4-bit Berjalan baik | 31–56 |
| M3 Max | 128 GB | 2-bit Pas-pasan | 27–48 |
| M3 Pro | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M3 | tidak ada ukuran yang muat | Terlalu besar | – |
| M2 Ultra | 192 GB | 3-bit Berjalan baik | 39–70 |
| 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 | 128 GB | 2-bit Pas-pasan | 55–97 |
| 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 Hy3, 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/Hy3-OptiQ-2bitBuild: mlx-community/Hy3-OptiQ-2bit 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 Hy3
| Dibuat oleh | Tencent |
|---|---|
| Parameter | 295B total · 21B aktif (mixture of experts) |
| Konteks | 256K token |
| Lisensi | Apache-2.0 |
| Dirilis | 2026-07 |
| Input | Teks |
| Kecerdasan | 25,3 di Artificial Analysis Intelligence Index |
| Bobot | tencent/Hy3 |
Pertanyaan
- Berapa memori yang dibutuhkan Hy3?
- Sekitar 166 GB untuk bobot pada 4-bit, ditambah ruang untuk konteks: total 179 GB. Di Mac artinya memori terpadu 256 GB atau lebih, karena secara bawaan macOS mengizinkan GPU memakai sekitar 75% darinya.
- Seberapa cepat Hy3 di Mac?
- Kecepatan menulis bergantung pada bandwidth memori. Mac tercepat untuknya di sini adalah M5 Ultra dengan 256 GB, sekitar 46–81 token per detik (4-bit). Mac terkecil yang bisa menjalankannya, dengan 256 GB, mencapai sekitar 46–81 pada M5 Ultra.
- Mengapa Hy3 berjalan lebih cepat daripada ukurannya?
- Ini model mixture-of-experts: ia menyimpan 295B parameter di memori tetapi hanya membaca 21B untuk setiap token, sehingga menulis secepat model yang jauh lebih kecil.
Model serupa
Untuk kartu model atau README Anda
Menampilkan Mac terkecil yang menjalankan Hy3 dengan baik dan menautkan ke sini.
[](https://mlx.app/run/hy3)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.