Mengikut saiz memori
| Memori | Berjalan baik | Terbesar yang berjalan baik | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 16 GB153 GB/s | 20 | Gemma 4 12B Unified | 43–77 tok/s |
| 24 GB170 GB/s | 24 | Gemma 4 26B A4B | 40–72 tok/s |
| 32 GB170 GB/s | 29 | Qwen3.6 35B A3B | 40–72 tok/s |
Model: Mac mini (M6 or M5 Pro). Bukan setiap saiz memori ditawarkan dengan setiap model; Spesifikasi Teknikal Apple menyenaraikan pilihan bagi setiap satu.
Soalan
- Adakah Mac mini dengan M6 bagus untuk LLM tempatan?
- Dengan 32 GB ia menjalankan 29 daripada 73 model terbuka dengan baik, sehingga Qwen3.6 35B A3B, dan menulis kira-kira 40–72 token sesaat dengan gpt-oss-20b. M6 membaca memori pada 170 GB/s, yang menentukan kelajuan menulisnya.
- Berapa banyak memori yang patut ada pada Mac mini dengan M6 untuk AI?
- Dengan 16 GB, 20 model terbuka berjalan baik; dengan 32 GB, 29, sehingga Qwen3.6 35B A3B. Memori menentukan model yang muat, dan ia tidak boleh dinaik taraf kemudian.
Mac lain
Mac mini dengan cip lain:
Bersemuka:
M6 untuk AI tempatan · Mac terbaik untuk LLM tempatan · Semua Mac
Cara ia dikira
Memori: parameter model pada 8, 6, 4, 3 atau 2 bit setiap pemberat serta skala kumpulan MLX (setengah bit setiap pemberat), atau format aslinya, dengan ruang untuk konteks di atasnya. Secara lalai macOS membenarkan GPU menggunakan kira-kira 75% memori bersatu. Kelajuan: lebar jalur memori dibahagikan dengan bait yang dibaca bagi setiap token ialah had atas untuk satu perbualan; dalam penanda aras Apple Silicon awam llama.cpp, larian sebenar mencapai kira-kira 45% hingga 80% daripadanya, dan julat itulah yang ditunjukkan. Ini anggaran, bukan ukuran: ukur Mac anda sendiri di MLX Bench. Angka model daripada kad model rasmi setiap model, angka cip daripada Spesifikasi Teknikal Apple. Disemak 2026-10-19. Data yang sama seperti mlx.app/compare.