Memori di setiap presisi
| Versi | Bobot | Dengan konteks | Mac terkecil |
|---|---|---|---|
| 8-bit | 867 GB | 936 GB | melebihi Mac mana pun |
| 6-bit | 663 GB | 716 GB | melebihi Mac mana pun |
| 4-bit | 459 GB | 496 GB | melebihi Mac mana pun |
| 3-bit kualitas lebih rendah | 357 GB | 386 GB | melebihi Mac mana pun |
| 2-bit kualitas lebih rendah | 255 GB | 275 GB | 512 GB |
Di setiap chip Apple
Ukuran memori terkecil setiap chip yang bisa menjalankan Muse Spark Open, 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 | 2-bit Berjalan baik | 41–73 |
| 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 | 2-bit Berjalan baik | 28–50 |
| 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 Muse Spark Open, 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/Muse-Spark-Open-816B-A42B-4bitBuild: mlx-community/Muse-Spark-Open-816B-A42B-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 Muse Spark Open
| Dibuat oleh | Meta (Meta Superintelligence Labs) |
|---|---|
| Parameter | 816B total · 42B aktif (mixture of experts) |
| Konteks | 1M token |
| Lisensi | Muse Model License (custom; 'Built with Muse Spark Open' attribution, revenue clause for model-as-a-service) |
| Dirilis | 2026-10 |
| Input | Teks dan gambar |
| Kecerdasan | 38,9 di Artificial Analysis Intelligence Index |
| Bobot | meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B |
Pertanyaan
- Berapa memori yang dibutuhkan Muse Spark Open?
- Sekitar 459 GB untuk bobot pada 4-bit, ditambah ruang untuk konteks: total 496 GB. Itu melebihi memori Mac mana pun saat ini.
- Seberapa cepat Muse Spark Open di Mac?
- Kecepatan menulis bergantung pada bandwidth memori. Mac tercepat untuknya di sini adalah M5 Ultra dengan 512 GB, sekitar 41–73 token per detik (2-bit). Mac terkecil yang bisa menjalankannya, dengan 512 GB, mencapai sekitar 41–73 pada M5 Ultra.
- Mengapa Muse Spark Open berjalan lebih cepat daripada ukurannya?
- Ini model mixture-of-experts: ia menyimpan 816B parameter di memori tetapi hanya membaca 42B untuk setiap token, sehingga menulis secepat model yang jauh lebih kecil.
Model serupa
Untuk kartu model atau README Anda
Menampilkan Mac terkecil yang menjalankan Muse Spark Open dengan baik dan menautkan ke sini.
[](https://mlx.app/run/muse-spark-open)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.