Un Mac può eseguire Qwen3.6 27B?

Sì, con 24 GB di memoria unificata o più. Qwen3.6 27B ha 27B parametri; ecco la memoria che richiede a ogni precisione e quanto velocemente lo esegue ogni chip Apple.

Memoria a 4 bit16,7 GBpesi 15,2 GB + contesto
Mac più piccolo24 GB4 bit · 55 configurazioni di Mac
Mac più veloce19–33token/s · M5 Ultra 96 GB (stima)

Memoria a ogni precisione

VersionePesiCon contestoMac più piccolo
8 bit28,7 GB31 GB48 GB
6 bit21,9 GB23,7 GB32 GB
4 bit15,2 GB16,7 GB24 GB
3 bit qualità inferiore11,8 GB13,3 GB18 GB
2 bit qualità inferiore8,4 GB9,9 GB16 GB

Su ogni chip Apple

Per ogni chip, il taglio di memoria più piccolo che esegue Qwen3.6 27B, la versione migliore che ci sta e la velocità di scrittura che puoi aspettarti.

ChipRichiedeVersioneToken/s
M624 GB4 bit Lento5–9
M5 Ultra96 GB8 bit Gira bene19–33
M5 Max36 GB4 bit Gira bene14–24
M5 Pro24 GB4 bit Lento9–16
M524 GB4 bit Lento5–8
M4 Max36 GB4 bit Gira bene12–22
M4 Pro24 GB4 bit Lento8–14
M424 GB4 bit Lento4–6
M3 Ultra96 GB8 bit Gira bene13–23
M3 Max36 GB6 bit Lento6–11
M3 Pro36 GB6 bit Lento3–5
M324 GB4 bit Lento3–5
M2 Ultra64 GB8 bit Gira bene13–22
M2 Max32 GB4 bit Gira bene12–21
M2 Pro32 GB6 bit Lento4–7
M224 GB4 bit Lento3–5
M1 Ultra64 GB8 bit Gira bene13–22
M1 Max32 GB4 bit Gira bene12–21
M1 Pro32 GB6 bit Lento4–7
M116 GB2 bit Lento4–6

Come eseguirlo

  1. Il modo più semplice: scarica MLX Harness, gratuito e open source. Cerca Qwen3.6 27B, 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/Qwen3.6-27B-4bitBuild: mlx-community/Qwen3.6-27B-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 Qwen3.6 27B

Creato daQwen (Alibaba)
Parametri27B (denso)
Contesto256K token
LicenzaApache-2.0
Uscita2026-04
InputTesto e immagini
PesiQwen/Qwen3.6-27B

Domande

Quanta memoria richiede Qwen3.6 27B?
Circa 15,2 GB di pesi a 4 bit, più lo spazio per il contesto: 16,7 GB in tutto. Su un Mac significa 24 GB di memoria unificata o più, perché di default macOS lascia usare alla GPU circa il 75% della memoria.
Quanto è veloce Qwen3.6 27B 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 19–33 token al secondo (8 bit). Il Mac più piccolo che lo esegue, con 24 GB, arriva a circa 9–16 su un M5 Pro.
La quantizzazione peggiora Qwen3.6 27B?
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: Qwen3.6 27B Mostra il Mac più piccolo che esegue bene Qwen3.6 27B e rimanda a questa pagina.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/qwen3.6-27b.svg)](https://mlx.app/run/qwen3.6-27b)

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 Qwen3.6 27B? Memoria, velocità