Bisakah Mac menjalankan Phi-4 (14B)?

Ya, dengan memori terpadu 16 GB atau lebih. Phi-4 (14B) punya 14B parameter; berikut memori yang dibutuhkan di setiap presisi dan seberapa cepat setiap chip Apple menjalankannya.

Memori pada 4-bit9,4 GBbobot 7,9 GB + konteks
Mac terkecil16 GB4-bit · 58 konfigurasi Mac
Mac tercepat36–64token/s · M5 Ultra 96 GB (perkiraan)

Memori di setiap presisi

VersiBobotDengan konteksMac terkecil
8-bit14,9 GB16,4 GB24 GB
6-bit11,4 GB12,9 GB18 GB
4-bit7,9 GB9,4 GB16 GB
3-bit kualitas lebih rendah6,1 GB7,6 GB16 GB
2-bit kualitas lebih rendah4,4 GB5,9 GB8 GB

Di setiap chip Apple

Ukuran memori terkecil setiap chip yang bisa menjalankan Phi-4 (14B), versi terbaik yang muat, dan kecepatan menulis yang bisa Anda harapkan.

ChipButuhVersiToken/s
M616 GB4-bit Lambat9–15
M5 Ultra96 GB8-bit Berjalan baik36–64
M5 Max36 GB8-bit Berjalan baik14–25
M5 Pro24 GB6-bit Berjalan baik12–22
M516 GB4-bit Lambat9–15
M4 Max36 GB8-bit Berjalan baik12–22
M4 Pro24 GB6-bit Berjalan baik11–19
M416 GB4-bit Lambat7–12
M3 Ultra96 GB8-bit Berjalan baik25–44
M3 Max36 GB6-bit Berjalan baik12–21
M3 Pro18 GB6-bit Lambat6–11
M316 GB4-bit Lambat6–10
M2 Ultra64 GB8-bit Berjalan baik24–43
M2 Max32 GB8-bit Berjalan baik12–21
M2 Pro16 GB4-bit Berjalan baik11–20
M216 GB4-bit Lambat6–10
M1 Ultra64 GB8-bit Berjalan baik24–43
M1 Max32 GB8-bit Berjalan baik12–21
M1 Pro16 GB4-bit Berjalan baik11–20
M116 GB4-bit Lambat4–7

Cara menjalankannya

  1. Cara mudah: unduh MLX Harness, gratis dan open source. Cari Phi-4 (14B), 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:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/phi-4-4bitBuild: mlx-community/phi-4-4bit 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 Phi-4 (14B)

Dibuat olehMicrosoft
Parameter14B (dense)
Konteks16K token
LisensiMIT
Dirilis2024-12
InputTeks
Bobotmicrosoft/phi-4

Pertanyaan

Berapa memori yang dibutuhkan Phi-4 (14B)?
Sekitar 7,9 GB untuk bobot pada 4-bit, ditambah ruang untuk konteks: total 9,4 GB. Di Mac artinya memori terpadu 16 GB atau lebih, karena secara bawaan macOS mengizinkan GPU memakai sekitar 75% darinya.
Seberapa cepat Phi-4 (14B) di Mac?
Kecepatan menulis bergantung pada bandwidth memori. Mac tercepat untuknya di sini adalah M5 Ultra dengan 96 GB, sekitar 36–64 token per detik (8-bit). Mac terkecil yang bisa menjalankannya, dengan 16 GB, mencapai sekitar 11–20 pada M2 Pro.
Apakah kuantisasi menurunkan kualitas Phi-4 (14B)?
Pada 4 bit, sebagian besar model tetap mendekati kualitas aslinya; di bawah 4 bit kualitas turun lebih cepat. Pilih presisi tertinggi yang muat di Mac Anda dengan ruang tersisa.

Model serupa

Semua model · Semua Mac · Bandingkan Mac Anda

Untuk kartu model atau README Anda

Runs on a Mac: Phi-4 (14B) Menampilkan Mac terkecil yang menjalankan Phi-4 (14B) dengan baik dan menautkan ke sini.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/phi-4.svg)](https://mlx.app/run/phi-4)

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 Phi-4 (14B)? RAM, kecepatan