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Mac에서 Inkling 실행할 수 있을까?

네, 통합 메모리가 512GB 이상이면 됩니다. Inkling 모델의 파라미터는 975B이고, 토큰마다 그중 41B만 활성화됩니다. 정밀도별로 필요한 메모리와 각 Apple 칩에서의 속도를 정리했습니다.

4비트 메모리592 GB가중치 548 GB + 컨텍스트
최소 사양 Mac512 GB2비트 · Mac 구성 2가지
가장 빠른 Mac42–75토큰/초 · M5 Ultra 512GB(추정)

정밀도별 메모리

버전가중치컨텍스트 포함최소 사양 Mac
8비트1 TB1.1 TB모든 Mac보다 큼
6비트792 GB856 GB모든 Mac보다 큼
4비트548 GB592 GB모든 Mac보다 큼
3비트 품질 낮음427 GB461 GB모든 Mac보다 큼
2비트 품질 낮음305 GB329 GB512 GB

모든 Apple 칩에서

칩마다 Inkling 모델을 실행할 수 있는 가장 작은 메모리 용량, 거기에 맞는 최적의 버전, 예상 생성 속도입니다.

칩필요량버전토큰/초
M6맞는 용량 없음너무 큼–
M5 Ultra512 GB2비트 쾌적함42–75
M5 Max맞는 용량 없음너무 큼–
M5 Pro맞는 용량 없음너무 큼–
M5맞는 용량 없음너무 큼–
M4 Max맞는 용량 없음너무 큼–
M4 Pro맞는 용량 없음너무 큼–
M4맞는 용량 없음너무 큼–
M3 Ultra512 GB2비트 쾌적함29–51
M3 Max맞는 용량 없음너무 큼–
M3 Pro맞는 용량 없음너무 큼–
M3맞는 용량 없음너무 큼–
M2 Ultra맞는 용량 없음너무 큼–
M2 Max맞는 용량 없음너무 큼–
M2 Pro맞는 용량 없음너무 큼–
M2맞는 용량 없음너무 큼–
M1 Ultra맞는 용량 없음너무 큼–
M1 Max맞는 용량 없음너무 큼–
M1 Pro맞는 용량 없음너무 큼–
M1맞는 용량 없음너무 큼–

실행하는 방법

  1. 가장 쉬운 방법: 무료 오픈 소스인 MLX Harness를 다운로드하세요. Inkling 모델을 검색해 내 Mac에 맞는 버전을 받으면 바로 채팅할 수 있습니다. OpenAI 호환 API로 다른 앱에 모델을 제공할 수도 있습니다.MLX Harness 다운로드무료 · Apple Silicon · macOS 14.5 이상
  2. 터미널에서 Apple의 MLX로:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Inkling-mlx-4bit빌드: Hugging Face의 mlx-community/Inkling-mlx-4bit. 다른 정밀도도 같은 곳에 있습니다.

단계별 안내: Mac에서 LLM 다운로드하고 실행하기 · MLX Harness 사용법 · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Inkling 정보

개발사Thinking Machines Lab
파라미터전체 975B · 활성 41B(전문가 혼합)
라이선스Apache-2.0
출시2026-07
입력텍스트와 이미지
지능Artificial Analysis Intelligence Index 25점
가중치thinkingmachines/Inkling

자주 묻는 질문

Inkling 모델에는 메모리가 얼마나 필요한가요?
4비트에서 가중치가 약 548 GB이고, 컨텍스트 여유까지 더하면 모두 592 GB입니다. 현재 어떤 Mac의 메모리보다도 큽니다.
Mac에서 Inkling 모델은 얼마나 빠른가요?
생성 속도는 메모리 대역폭에 달려 있습니다. 여기서 가장 빠른 Mac은 512GB M5 Ultra로, 초당 약 42–75토큰입니다(2비트). 실행할 수 있는 최소 사양 Mac인 512GB M5 Ultra에서는 초당 약 42–75토큰입니다.
Inkling 모델이 크기에 비해 빠른 이유는 무엇인가요?
전문가 혼합(MoE) 모델이기 때문입니다. 메모리에는 975B 파라미터를 올려 두지만 토큰마다 41B만 읽으므로, 훨씬 작은 모델과 비슷한 속도로 생성합니다.

비슷한 모델

모든 모델 · 모든 Mac · 내 Mac 비교하기

모델 카드나 README용

Runs on a Mac: Inkling Inkling 모델을 쾌적하게 실행하는 최소 사양 Mac을 보여 주고 이 페이지로 연결합니다.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/inkling.svg)](https://mlx.app/run/inkling)

계산 방법

메모리: 모델 파라미터를 가중치당 8, 6, 4, 3, 2비트로 계산하고 MLX의 그룹 스케일(가중치당 0.5비트)을 더하거나 네이티브 형식 그대로 계산한 뒤, 컨텍스트를 위한 여유를 더했습니다. macOS는 기본적으로 GPU가 통합 메모리의 약 75%를 쓰도록 허용합니다. 속도: 메모리 대역폭을 토큰당 읽는 바이트 수로 나눈 값이 한 대화의 상한입니다. llama.cpp의 Apple Silicon 공개 벤치마크에서 실제 속도는 그 상한의 약 45~80%였고, 여기 표시한 범위가 바로 그 값입니다. 측정값이 아닌 추정값이니, 내 Mac은 MLX Bench에서 직접 측정해 보세요. 모델 수치는 각 공식 모델 카드, 칩 수치는 Apple 기술 사양에서 가져왔습니다. 2026-10-19 확인. mlx.app/compare와 같은 데이터입니다.

Mac에서 Inkling 실행될까? 메모리와 속도