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Mac에서 Qwen3.8 2.4T A95B 실행할 수 있을까?

Mac 한 대로는 안 됩니다. Qwen3.8 2.4T A95B 모델의 파라미터는 2,400B로, 2비트로도 가장 큰 Mac의 메모리를 넘습니다. 실행하려면 무엇이 필요한지, 그리고 쾌적하게 돌아가는 더 작은 모델을 소개합니다.

4비트 메모리1.5 TB가중치 1.4 TB + 컨텍스트
최소 사양 Mac없음2비트로도
가장 빠른 Mac–담을 수 있는 Mac 없음

정밀도별 메모리

버전가중치컨텍스트 포함최소 사양 Mac
8비트2.6 TB2.8 TB모든 Mac보다 큼
6비트2 TB2.1 TB모든 Mac보다 큼
4비트1.4 TB1.5 TB모든 Mac보다 큼
3비트 품질 낮음1.1 TB1.1 TB모든 Mac보다 큼
2비트 품질 낮음750 GB810 GB모든 Mac보다 큼

모든 Apple 칩에서

칩마다 Qwen3.8 2.4T A95B 모델을 실행할 수 있는 가장 작은 메모리 용량, 거기에 맞는 최적의 버전, 예상 생성 속도입니다.

칩필요량버전토큰/초
M6맞는 용량 없음너무 큼–
M5 Ultra맞는 용량 없음너무 큼–
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 Ultra맞는 용량 없음너무 큼–
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

Mac 한 대에는 들어가지 않습니다. 아래의 더 작은 모델은 쾌적하게 돌아가며, 여러 Mac에 모델을 나누는 방법은 Mac 클러스터 가이드에서 다룹니다.

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

Qwen3.8 2.4T A95B 정보

개발사Qwen (Alibaba)
파라미터전체 2,400B · 활성 95B(전문가 혼합)
컨텍스트256K토큰
라이선스Qwen3.8-Max license (qwen3.8-max)
출시2026-08
입력텍스트
지능Artificial Analysis Intelligence Index 39.9점
가중치Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B

자주 묻는 질문

Qwen3.8 2.4T A95B 모델에는 메모리가 얼마나 필요한가요?
4비트에서 가중치가 약 1.4 TB이고, 컨텍스트 여유까지 더하면 모두 1.5 TB입니다. 현재 어떤 Mac의 메모리보다도 큽니다.
Qwen3.8 2.4T A95B 모델을 실행할 수 있는 Mac이 있나요?
한 대로는 안 됩니다. 2비트로도 가장 큰 Mac보다 많은 메모리가 필요합니다. 더 작은 모델을 쓰거나, 클러스터 런타임으로 여러 Mac에 나눠 실행하세요.
Qwen3.8 2.4T A95B 모델이 크기에 비해 빠른 이유는 무엇인가요?
전문가 혼합(MoE) 모델이기 때문입니다. 메모리에는 2,400B 파라미터를 올려 두지만 토큰마다 95B만 읽으므로, 훨씬 작은 모델과 비슷한 속도로 생성합니다.

비슷한 모델

모든 모델 · 모든 Mac · 내 Mac 비교하기

모델 카드나 README용

Runs on a Mac: Qwen3.8 2.4T A95B Qwen3.8 2.4T A95B 모델을 쾌적하게 실행하는 최소 사양 Mac을 보여 주고 이 페이지로 연결합니다.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/qwen3.8-2.4t-a95b.svg)](https://mlx.app/run/qwen3.8-2.4t-a95b)

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 Qwen3.8 2.4T A95B 실행될까? 메모리와 속도