Memoria a ogni precisione
| Versione | Pesi | Con contesto | Mac più piccolo |
|---|---|---|---|
| 8 bit | 30,6 GB | 33 GB | 48 GB |
| 6 bit | 23,4 GB | 25,3 GB | 36 GB |
| 4 bit | 16,2 GB | 17,7 GB | 24 GB |
| 3 bit qualità inferiore | 12,6 GB | 14,1 GB | 24 GB |
| 2 bit qualità inferiore | 9 GB | 10,5 GB | 16 GB |
Su ogni chip Apple
Per ogni chip, il taglio di memoria più piccolo che esegue Raon-1 mini Preview, la versione migliore che ci sta e la velocità di scrittura che puoi aspettarti.
| Chip | Richiede | Versione | Token/s |
|---|---|---|---|
| M6 | 24 GB | 4 bit Gira bene | 32–57 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8 bit Gira bene | 117–209 |
| M5 Max | 36 GB | 6 bit Gira bene | 59–105 |
| M5 Pro | 24 GB | 4 bit Gira bene | 58–102 |
| M5 | 24 GB | 4 bit Gira bene | 29–51 |
| M4 Max | 36 GB | 6 bit Gira bene | 53–94 |
| M4 Pro | 24 GB | 4 bit Gira bene | 51–91 |
| M4 | 24 GB | 4 bit Gira bene | 23–40 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8 bit Gira bene | 80–142 |
| M3 Max | 36 GB | 6 bit Gira bene | 39–69 |
| M3 Pro | 36 GB | 6 bit Gira bene | 19–34 |
| M3 | 24 GB | 4 bit Gira bene | 19–33 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8 bit Gira bene | 78–139 |
| M2 Max | 32 GB | 4 bit Gira bene | 75–133 |
| M2 Pro | 32 GB | 4 bit Gira bene | 38–67 |
| M2 | 24 GB | 4 bit Gira bene | 19–33 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8 bit Gira bene | 78–139 |
| M1 Max | 32 GB | 4 bit Gira bene | 75–133 |
| M1 Pro | 32 GB | 4 bit Gira bene | 38–67 |
| M1 | 16 GB | 2 bit Gira bene | 24–42 |
Come eseguirlo
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model KRAFTON/Raon-1-mini-preview-mlx --trust-remote-code--trust-remote-code permette a mlx-lm di eseguire il codice Python incluso in questa build, necessario per caricarla.Build: KRAFTON/Raon-1-mini-preview-mlx 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 Raon-1 mini Preview
| Creato da | KRAFTON |
|---|---|
| Parametri | 28,8B in totale · 4,3B attivi (mixture-of-experts) |
| Contesto | 256K token |
| Licenza | Apache-2.0 |
| Uscita | 2026-10 |
| Input | Testo |
| Pesi | KRAFTON/Raon-1-mini-preview |
Domande
- Quanta memoria richiede Raon-1 mini Preview?
- Circa 16,2 GB di pesi a 4 bit, più lo spazio per il contesto: 17,7 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 Raon-1 mini Preview 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 117–209 token al secondo (8 bit). Il Mac più piccolo che lo esegue, con 24 GB, arriva a circa 58–102 su un M5 Pro.
- Perché Raon-1 mini Preview è più veloce di quanto suggeriscano le sue dimensioni?
- È un modello mixture-of-experts: tiene in memoria 28,8B parametri ma per ogni token ne legge solo 4,3B, quindi scrive alla velocità di un modello molto più piccolo.
Modelli simili
Per la scheda del tuo modello o il README
Mostra il Mac più piccolo che esegue bene Raon-1 mini Preview e rimanda a questa pagina.
[](https://mlx.app/run/raon-1-mini-preview)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)