정밀도별 메모리
| 버전 | 가중치 | 컨텍스트 포함 | 최소 사양 Mac |
|---|---|---|---|
| 8비트 | 4 GB | 5.5 GB | 8 GB |
| 6비트 | 3.1 GB | 4.6 GB | 8 GB |
| 4비트 | 2.1 GB | 3.6 GB | 8 GB |
| 3비트 품질 낮음 | 1.7 GB | 3.2 GB | 8 GB |
| 2비트 품질 낮음 | 1.2 GB | 2.7 GB | 8 GB |
모든 Apple 칩에서
칩마다 Phi-4 mini instruct 모델을 실행할 수 있는 가장 작은 메모리 용량, 거기에 맞는 최적의 버전, 예상 생성 속도입니다.
| 칩 | 필요량 | 버전 | 토큰/초 |
|---|---|---|---|
| M6 | 16 GB | 8비트 쾌적함 | 17–31 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8비트 쾌적함 | 135–240 |
| M5 Max | 36 GB | 8비트 쾌적함 | 52–92 |
| M5 Pro | 24 GB | 8비트 쾌적함 | 35–61 |
| M5 | 16 GB | 8비트 쾌적함 | 17–31 |
| M4 Max | 36 GB | 8비트 쾌적함 | 46–82 |
| M4 Pro | 24 GB | 8비트 쾌적함 | 31–55 |
| M4 | 16 GB | 8비트 쾌적함 | 14–24 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8비트 쾌적함 | 92–164 |
| M3 Max | 36 GB | 8비트 쾌적함 | 34–60 |
| M3 Pro | 18 GB | 8비트 쾌적함 | 17–30 |
| M3 | 8 GB | 8비트 쾌적함 | 11–20 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8비트 쾌적함 | 90–160 |
| M2 Max | 32 GB | 8비트 쾌적함 | 45–80 |
| M2 Pro | 16 GB | 8비트 쾌적함 | 23–40 |
| M2 | 8 GB | 8비트 쾌적함 | 11–20 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8비트 쾌적함 | 90–160 |
| M1 Max | 32 GB | 8비트 쾌적함 | 45–80 |
| M1 Pro | 16 GB | 8비트 쾌적함 | 23–40 |
| M1 | 8 GB | 6비트 쾌적함 | 10–18 |
실행하는 방법
- 가장 쉬운 방법: 무료 오픈 소스인 MLX Harness를 다운로드하세요. Phi-4 mini instruct 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
- 터미널에서 Apple의 MLX로:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Phi-4-mini-instruct-4bit빌드: Hugging Face의 mlx-community/Phi-4-mini-instruct-4bit. 다른 정밀도도 같은 곳에 있습니다.
단계별 안내: Mac에서 LLM 다운로드하고 실행하기 · MLX Harness 사용법 · MLX vs Ollama vs llama.cpp
Phi-4 mini instruct 정보
| 개발사 | Microsoft |
|---|---|
| 파라미터 | 3.8B(밀집형) |
| 컨텍스트 | 128K토큰 |
| 라이선스 | MIT |
| 출시 | 2025-02 |
| 입력 | 텍스트 |
| 가중치 | microsoft/Phi-4-mini-instruct |
자주 묻는 질문
- Phi-4 mini instruct 모델에는 메모리가 얼마나 필요한가요?
- 4비트에서 가중치가 약 2.1 GB이고, 컨텍스트 여유까지 더하면 모두 3.6 GB입니다. macOS는 기본적으로 GPU가 통합 메모리의 약 75%를 쓰도록 허용하므로, Mac에서는 통합 메모리가 8GB 이상 필요합니다.
- Mac에서 Phi-4 mini instruct 모델은 얼마나 빠른가요?
- 생성 속도는 메모리 대역폭에 달려 있습니다. 여기서 가장 빠른 Mac은 96GB M5 Ultra로, 초당 약 135–240토큰입니다(8비트). 실행할 수 있는 최소 사양 Mac인 8GB M3에서는 초당 약 11–20토큰입니다.
- 양자화하면 Phi-4 mini instruct 모델의 품질이 떨어지나요?
- 4비트에서는 대부분의 모델이 원래 품질에 가깝습니다. 4비트 아래로 내려가면 품질이 더 빠르게 떨어집니다. 내 Mac에 여유 있게 들어가는 가장 높은 정밀도를 고르세요.
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모델 카드나 README용
Phi-4 mini instruct 모델을 쾌적하게 실행하는 최소 사양 Mac을 보여 주고 이 페이지로 연결합니다.
[](https://mlx.app/run/phi-4-mini)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.