Un Mac può eseguire Qwen3.5 0.8B?

Sì, con 8 GB di memoria unificata o più. Qwen3.5 0.8B ha 0,8B parametri; ecco la memoria che richiede a ogni precisione e quanto velocemente lo esegue ogni chip Apple.

Memoria a 4 bit2 GBpesi 0,5 GB + contesto
Mac più piccolo8 GB8 bit · 58 configurazioni di Mac
Mac più veloce600–1067token/s · M5 Ultra 96 GB (stima)

Memoria a ogni precisione

VersionePesiCon contestoMac più piccolo
8 bit0,9 GB2,4 GB8 GB
6 bit0,7 GB2,2 GB8 GB
4 bit0,5 GB2 GB8 GB
3 bit qualità inferiore0,4 GB1,9 GB8 GB
2 bit qualità inferiore0,3 GB1,8 GB8 GB

Su ogni chip Apple

Per ogni chip, il taglio di memoria più piccolo che esegue Qwen3.5 0.8B, la versione migliore che ci sta e la velocità di scrittura che puoi aspettarti.

ChipRichiedeVersioneToken/s
M616 GB8 bit Gira bene77–136
M5 Ultra96 GB8 bit Gira bene600–1067
M5 Max36 GB8 bit Gira bene230–409
M5 Pro24 GB8 bit Gira bene154–273
M516 GB8 bit Gira bene77–136
M4 Max36 GB8 bit Gira bene205–364
M4 Pro24 GB8 bit Gira bene137–243
M416 GB8 bit Gira bene60–107
M3 Ultra96 GB8 bit Gira bene410–728
M3 Max36 GB8 bit Gira bene150–267
M3 Pro18 GB8 bit Gira bene75–133
M38 GB8 bit Gira bene50–89
M2 Ultra64 GB8 bit Gira bene400–711
M2 Max32 GB8 bit Gira bene200–356
M2 Pro16 GB8 bit Gira bene100–178
M28 GB8 bit Gira bene50–89
M1 Ultra64 GB8 bit Gira bene400–711
M1 Max32 GB8 bit Gira bene200–356
M1 Pro16 GB8 bit Gira bene100–178
M18 GB8 bit Gira bene34–60

Come eseguirlo

  1. Il modo più semplice: scarica MLX Harness, gratuito e open source. Cerca Qwen3.5 0.8B, scarica la versione adatta al tuo Mac e inizia a chattare. MLX Harness rende disponibile il modello anche alle tue altre app tramite un’API compatibile con OpenAI.Scarica MLX HarnessGratuito · Apple Silicon · macOS 14.5 o successivo
  2. Nel Terminale, con MLX di Apple:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Qwen3.5-0.8B-4bitBuild: mlx-community/Qwen3.5-0.8B-4bit su Hugging Face. Le altre precisioni sono lì accanto.

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

Informazioni su Qwen3.5 0.8B

Creato daQwen (Alibaba)
Parametri0,8B (denso)
Contesto256K token
LicenzaApache-2.0
Uscita2026-02
InputTesto e immagini
PesiQwen/Qwen3.5-0.8B

Domande

Quanta memoria richiede Qwen3.5 0.8B?
Circa 0,5 GB di pesi a 4 bit, più lo spazio per il contesto: 2 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 Qwen3.5 0.8B 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 600–1067 token al secondo (8 bit). Il Mac più piccolo che lo esegue, con 8 GB, arriva a circa 50–89 su un M3.
La quantizzazione peggiora Qwen3.5 0.8B?
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: Qwen3.5 0.8B Mostra il Mac più piccolo che esegue bene Qwen3.5 0.8B e rimanda a questa pagina.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/qwen3.5-0.8b.svg)](https://mlx.app/run/qwen3.5-0.8b)

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.

Un Mac può eseguire Qwen3.5 0.8B? Memoria, velocità