Bisakah Mac menjalankan Ornith 1.5 122B?

Ya, dengan memori terpadu 128 GB atau lebih. Ornith 1.5 122B punya 122B parameter, 10B di antaranya aktif untuk setiap token; berikut memori yang dibutuhkan di setiap presisi dan seberapa cepat setiap chip Apple menjalankannya.

Memori pada 4-bit74,1 GBbobot 68,6 GB + konteks
Mac terkecil128 GB4-bit · 23 konfigurasi Mac
Mac tercepat64–114token/s · M2 Ultra 128 GB (perkiraan)

Memori di setiap presisi

VersiBobotDengan konteksMac terkecil
8-bit130 GB140 GB192 GB
6-bit99,1 GB107 GB192 GB
4-bit68,6 GB74,1 GB128 GB
3-bit kualitas lebih rendah53,4 GB57,7 GB96 GB
2-bit kualitas lebih rendah38,1 GB41,1 GB64 GB

Di setiap chip Apple

Ukuran memori terkecil setiap chip yang bisa menjalankan Ornith 1.5 122B, versi terbaik yang muat, dan kecepatan menulis yang bisa Anda harapkan.

ChipButuhVersiToken/s
M6tidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M5 Ultra256 GB8-bit Berjalan baik51–91
M5 Max128 GB4-bit Berjalan baik49–88
M5 Pro64 GB2-bit Berjalan baik45–79
M5tidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M4 Max128 GB4-bit Berjalan baik44–78
M4 Pro64 GB2-bit Berjalan baik40–70
M4tidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M3 Ultra256 GB8-bit Berjalan baik35–62
M3 Max128 GB4-bit Berjalan baik32–57
M3 Protidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M3tidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M2 Ultra128 GB4-bit Berjalan baik64–114
M2 Max64 GB2-bit Berjalan baik58–103
M2 Protidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M2tidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M1 Ultra128 GB4-bit Berjalan baik64–114
M1 Max64 GB2-bit Berjalan baik58–103
M1 Protidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M1tidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–

Cara menjalankannya

  1. Cara mudah: unduh MLX Harness, gratis dan open source. Cari Ornith 1.5 122B, 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
  2. Di Terminal dengan MLX dari Apple: Belum ada build MLX dari komunitas, jadi buat sendiri dari bobot resmi:pip install mlx-lmmlx_lm.convert --hf-path ornith-ai/Ornith-1.5-122B -q

Langkah demi langkah: unduh dan jalankan LLM di Mac · cara memakai MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Tentang Ornith 1.5 122B

Dibuat olehOrnith AI
Parameter122B total · 10B aktif (mixture of experts)
Konteks256K token
LisensiMIT
Dirilis2026-10
InputTeks dan gambar
Bobotornith-ai/Ornith-1.5-122B

Pertanyaan

Berapa memori yang dibutuhkan Ornith 1.5 122B?
Sekitar 68,6 GB untuk bobot pada 4-bit, ditambah ruang untuk konteks: total 74,1 GB. Di Mac artinya memori terpadu 128 GB atau lebih, karena secara bawaan macOS mengizinkan GPU memakai sekitar 75% darinya.
Seberapa cepat Ornith 1.5 122B di Mac?
Kecepatan menulis bergantung pada bandwidth memori. Mac tercepat untuknya di sini adalah M2 Ultra dengan 128 GB, sekitar 64–114 token per detik (4-bit). Mac terkecil yang bisa menjalankannya, dengan 128 GB, mencapai sekitar 64–114 pada M2 Ultra.
Mengapa Ornith 1.5 122B berjalan lebih cepat daripada ukurannya?
Ini model mixture-of-experts: ia menyimpan 122B parameter di memori tetapi hanya membaca 10B untuk setiap token, sehingga menulis secepat model yang jauh lebih kecil.

Model serupa

Semua model · Semua Mac · Bandingkan Mac Anda

Untuk kartu model atau README Anda

Runs on a Mac: Ornith 1.5 122B Menampilkan Mac terkecil yang menjalankan Ornith 1.5 122B dengan baik dan menautkan ke sini.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/ornith-1.5-122b.svg)](https://mlx.app/run/ornith-1.5-122b)

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.

Bisakah Mac menjalankan Ornith 1.5 122B? RAM, kecepatan