Un Mac può eseguire Nemotron-Labs Dory 1.0 4B?

Sì, con 8 GB di memoria unificata o più. Nemotron-Labs Dory 1.0 4B ha 3,98B parametri; ecco la memoria che richiede a ogni precisione e quanto velocemente lo esegue ogni chip Apple.

Aggiornato

Memoria a 4 bit3,7 GBpesi 2,2 GB + contesto
Mac più piccolo8 GB6 bit · 58 configurazioni di Mac
Mac più veloce87–155token/s · M5 Ultra 96 GB (stima)

Memoria a ogni precisione

VersionePesiCon contestoMac più piccolo
8 bit4,2 GB5,7 GB8 GB
6 bit3,2 GB4,7 GB8 GB
4 bit2,2 GB3,7 GB8 GB
3 bit qualità inferiore1,7 GB3,2 GB8 GB
2 bit qualità inferiore1,2 GB2,7 GB8 GB

Quanta RAM serve a un LLM

Su ogni chip Apple

Per ogni chip, il taglio di memoria più piccolo che esegue Nemotron-Labs Dory 1.0 4B, la versione migliore che ci sta e la velocità di scrittura che puoi aspettarti.

ChipRichiedeVersioneToken/s
M616 GB8 bit Gira bene11–20
M5 Ultra96 GB8 bit Gira bene87–155
M5 Max36 GB8 bit Gira bene33–59
M5 Pro24 GB8 bit Gira bene22–40
M516 GB8 bit Gira bene11–20
M4 Max36 GB8 bit Gira bene30–53
M4 Pro24 GB8 bit Gira bene20–35
M416 GB6 bit Gira bene11–20
M3 Ultra96 GB8 bit Gira bene59–106
M3 Max36 GB8 bit Gira bene22–39
M3 Pro18 GB8 bit Gira bene11–19
M38 GB6 bit Gira bene10–17
M2 Ultra64 GB8 bit Gira bene58–103
M2 Max32 GB8 bit Gira bene29–52
M2 Pro16 GB8 bit Gira bene15–26
M28 GB6 bit Gira bene10–17
M1 Ultra64 GB8 bit Gira bene58–103
M1 Max32 GB8 bit Gira bene29–52
M1 Pro16 GB8 bit Gira bene15–26
M18 GB8 bit Lento5–9

Misurato da altri

Velocità di generazione di Nemotron-Labs Dory 1.0 4B misurate da altre persone sui propri Mac e pubblicate online. Sono misure di terzi, non nostre, e non sono le stime qui sopra.

MacRuntimePrecisioneDecodifica tok/sFonte
MacBook Pro M5 Max 128 GBdory-mlx8-bit (MLX)69NetProjects @netprojects
MacBook Pro M5 Max 128 GBdory-mlx8-bit (MLX)54con 32K di contestoNetProjects @netprojects

I risultati variano in base al runtime e alle impostazioni: versione, precisione, lunghezza del contesto, prompt e ragionamento attivo o no cambiano la velocità.

Come eseguirlo

Nel Terminale, con MLX di Apple: La versione standard di mlx-lm non riesce ancora a caricare questo modello (ml-explore/mlx-lm#1988), quindi segui le istruzioni nella scheda del modello della build.Build: snsnc/NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-mlx-4bit su Hugging Face. Le altre precisioni sono lì accanto.

Passo dopo passo: scaricare ed eseguire LLM su Mac · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Preferisci un’app al Terminale? Confronta le app per Mac che eseguono modelli in locale nell’AI App Store: prezzo, licenza e dove vanno i tuoi dati.

Informazioni su Nemotron-Labs Dory 1.0 4B

Creato daNVIDIA
Parametri3,98B (denso)
Contesto256K token
LicenzaOpenMDW-1.1
Uscita2026-10
InputTesto
Pesinvidia/NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16

Domande

Quanta memoria richiede Nemotron-Labs Dory 1.0 4B?
Circa 2,2 GB di pesi a 4 bit, più lo spazio per il contesto: 3,7 GB in tutto. Su un Mac significa 8 GB di memoria unificata o più, perché di default macOS lascia usare alla GPU circa il 75% della memoria.
Quanto è veloce Nemotron-Labs Dory 1.0 4B su un Mac?
La velocità di scrittura dipende dalla larghezza di banda della memoria. Qui il Mac più veloce per questo modello è un M5 Ultra con 96 GB, a circa 87–155 token al secondo (8 bit). Il Mac più piccolo che lo esegue, con 8 GB, arriva a circa 10–17 su un M3.
La quantizzazione peggiora Nemotron-Labs Dory 1.0 4B?
A 4 bit la maggior parte dei modelli resta vicina alla qualità originale; sotto i 4 bit la qualità cala più in fretta. Scegli la precisione più alta che sta nel tuo Mac con margine.

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Per la scheda del tuo modello o il README

Runs on a Mac: Nemotron-Labs Dory 1.0 4B Mostra il Mac più piccolo che esegue bene Nemotron-Labs Dory 1.0 4B e rimanda a questa pagina.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/nemotron-labs-dory-1.0-4b.svg)](https://mlx.app/run/nemotron-labs-dory-1.0-4b)

Come è calcolato

Memoria: i parametri del modello a 8, 6, 4, 3 o 2 bit per peso più le scale per gruppo di MLX (mezzo bit per peso), oppure il suo formato nativo, con in più lo spazio per il contesto. Di default macOS lascia usare alla GPU circa il 75% della memoria unificata. Velocità: la larghezza di banda della memoria divisa per i byte letti per ogni token è il limite massimo per una conversazione; nei benchmark pubblici su Apple Silicon di llama.cpp, le esecuzioni reali arrivano a circa il 45%–80% di quel limite, ed è l’intervallo mostrato. Sono stime, non misurazioni: misura il tuo Mac su MLX Bench. Dati dei modelli dalla rispettiva scheda ufficiale, dati dei chip dalle specifiche tecniche di Apple. Verificato il 2026-10-19. Stessi dati di mlx.app/compare.

Dati aperti: mlx.app/data (JSON, CSV)