Bisakah Mac menjalankan Qwen3.8 Flash Next?

Ya, dengan memori terpadu 192 GB atau lebih. Qwen3.8 Flash Next punya 180B parameter, 6B di antaranya aktif untuk setiap token; berikut memori yang dibutuhkan di setiap presisi dan seberapa cepat setiap chip Apple menjalankannya.

Memori pada 4-bit109 GBbobot 101 GB + konteks
Mac terkecil192 GB4-bit · 14 konfigurasi Mac
Mac tercepat110–196token/s · M5 Ultra 256 GB (perkiraan)

Memori di setiap presisi

VersiBobotDengan konteksMac terkecil
8-bit191 GB207 GB512 GB
6-bit146 GB158 GB256 GB
4-bit101 GB109 GB192 GB
3-bit kualitas lebih rendah78,8 GB85,1 GB128 GB
2-bit kualitas lebih rendah56,3 GB60,8 GB96 GB

Di setiap chip Apple

Ukuran memori terkecil setiap chip yang bisa menjalankan Qwen3.8 Flash Next, versi terbaik yang muat, dan kecepatan menulis yang bisa Anda harapkan.

ChipButuhVersiToken/s
M6tidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M5 Ultra256 GB6-bit Berjalan baik110–196
M5 Max128 GB3-bit Berjalan baik106–189
M5 Protidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M5tidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M4 Max128 GB3-bit Berjalan baik95–168
M4 Protidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M4tidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M3 Ultra256 GB6-bit Berjalan baik75–134
M3 Max96 GB2-bit Berjalan baik71–126
M3 Protidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M3tidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M2 Ultra192 GB4-bit Berjalan baik106–188
M2 Max96 GB2-bit Berjalan baik95–168
M2 Protidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M2tidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M1 Ultra128 GB3-bit Berjalan baik138–246
M1 Maxtidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
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 Qwen3.8 Flash Next, 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/Qwen3.8-Flash-Next-4bitBuild: mlx-community/Qwen3.8-Flash-Next-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 Qwen3.8 Flash Next

Dibuat olehQwen (Alibaba)
Parameter180B total · 6B aktif (mixture of experts)
Konteks256K token
LisensiQwen Community License 1.0 (qwen-community-1.0)
Dirilis2026-08
InputTeks dan gambar
Kecerdasan39,8 di Artificial Analysis Intelligence Index
BobotQwen/Qwen3.8-Flash-Next

Pertanyaan

Berapa memori yang dibutuhkan Qwen3.8 Flash Next?
Sekitar 101 GB untuk bobot pada 4-bit, ditambah ruang untuk konteks: total 109 GB. Di Mac artinya memori terpadu 192 GB atau lebih, karena secara bawaan macOS mengizinkan GPU memakai sekitar 75% darinya.
Seberapa cepat Qwen3.8 Flash Next di Mac?
Kecepatan menulis bergantung pada bandwidth memori. Mac tercepat untuknya di sini adalah M5 Ultra dengan 256 GB, sekitar 110–196 token per detik (6-bit). Mac terkecil yang bisa menjalankannya, dengan 192 GB, mencapai sekitar 106–188 pada M2 Ultra.
Mengapa Qwen3.8 Flash Next berjalan lebih cepat daripada ukurannya?
Ini model mixture-of-experts: ia menyimpan 180B parameter di memori tetapi hanya membaca 6B 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: Qwen3.8 Flash Next Menampilkan Mac terkecil yang menjalankan Qwen3.8 Flash Next dengan baik dan menautkan ke sini.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/qwen3.8-flash-next.svg)](https://mlx.app/run/qwen3.8-flash-next)

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 Qwen3.8 Flash Next? RAM, kecepatan