1Spesifikasi yang penting untuk AI
| Memori bersatu | 16 GB |
|---|---|
| Lebar jalur memori | 68 GB/s |
| Terdapat dalam | MacBook Air (2020), 13-inch MacBook Pro (2020), Mac mini (2020), iMac (2021) |
| Kerusi khas untuknya | Kerusi Core: melombong sehingga 20 MLX sehari |
2Model yang muat
Pada 4 bit setiap pemberat, model memerlukan sedikit lebih daripada setengah gigabait bagi setiap bilion parameter, serta ruang untuk konteks dan macOS. Dengan 16 GB, M1 memuatkan model sehingga kira-kira 21 bilion parameter dengan selesa.
| Model 4-bit | Memori diperlukan | Muat pada M1 |
|---|---|---|
| Model 8B | 4.5 GB | Ya |
| Model 14B | 7.9 GB | Ya |
| Model 32B | 18 GB | Tidak |
| Model 70B | 39.4 GB | Tidak |
| gpt-oss-120b, mixture-of-experts | 65 GB | Tidak |
| Qwen3.5-397B-A17B, mixture-of-experts | 223.3 GB | Tidak |
| DeepSeek-V4.1-Flash, mixture-of-experts | 316 GB | Tidak |
3Sepantas mana
Kelajuan menulis teks dihadkan oleh lebar jalur memori: setiap token baharu membaca pemberat aktif model sekali. Membahagikan 68 GB/s M1 dengan bilangan bait yang dibaca setiap token memberikan had atas di bawah. Penggunaan sebenar biasanya mencapai kira-kira 45% hingga 80% daripadanya (penanda aras llama.cpp).
| Model 4-bit | Dibaca setiap token | Had atas satu sembang |
|---|---|---|
| Model 8B | 4.5 GB | 15 token/saat |
| Model 14B | 7.9 GB | 9 token/saat |
5Bandingkan dengan cip lain
6Soalan
- Bolehkah M1 menjalankan model 70B?
- Tidak dengan selesa. Model 70B pada 4-bit memerlukan kira-kira 40 GB, manakala M1 mempunyai paling banyak 16 GB. Model sehingga kira-kira 21B parameter berjalan dengan baik.
- Berapa token sesaat yang dicapai M1?
- Untuk model 8B pada 4-bit, had atasnya kira-kira 15 token sesaat, dan penggunaan sebenar mencapai lebih kurang separuh hingga empat perlima daripadanya. Model yang lebih besar menjadi perlahan secara berkadar.
- Adakah M1 bagus untuk AI?
- Untuk menjalankan model secara tempatan, memori dan lebar jalur paling penting. M1 mempunyai sehingga 16 GB pada 68 GB/s, cukup untuk model sehingga kira-kira 21 bilion parameter. Ia juga boleh memperoleh dengan menjalankan kerja AI untuk MLX Network melalui MLX Node.
Sumber
- Apple: M1apple.com
- llama.cpp: Apple Silicon benchmarksgithub.com