Bolehkah Mac menjalankan Llama 3.2 1B Instruct?

Ya, dengan 8 GB memori bersatu atau lebih. Llama 3.2 1B Instruct mempunyai 1.23B parameter; berikut memori yang diperlukan pada setiap kepersisan dan sepantas mana setiap cip Apple menjalankannya.

Memori pada 4-bit2.2 GBpemberat 0.7 GB + konteks
Mac terkecil8 GB8-bit · 58 konfigurasi Mac
Mac terpantas415–738token/s · M5 Ultra 96 GB (anggaran)

Memori pada setiap kepersisan

VersiPemberatDengan konteksMac terkecil
8-bit1.3 GB2.8 GB8 GB
6-bit1 GB2.5 GB8 GB
4-bit0.7 GB2.2 GB8 GB
3-bit kualiti lebih rendah0.5 GB2 GB8 GB
2-bit kualiti lebih rendah0.4 GB1.9 GB8 GB

Pada setiap cip Apple

Saiz memori terkecil setiap cip yang menjalankan Llama 3.2 1B Instruct, versi terbaik yang muat, dan kelajuan menulis yang boleh anda jangkakan.

CipPerluVersiToken/s
M616 GB8-bit Berjalan baik53–94
M5 Ultra96 GB8-bit Berjalan baik415–738
M5 Max36 GB8-bit Berjalan baik159–283
M5 Pro24 GB8-bit Berjalan baik106–189
M516 GB8-bit Berjalan baik53–94
M4 Max36 GB8-bit Berjalan baik142–252
M4 Pro24 GB8-bit Berjalan baik95–168
M416 GB8-bit Berjalan baik42–74
M3 Ultra96 GB8-bit Berjalan baik284–504
M3 Max36 GB8-bit Berjalan baik104–185
M3 Pro18 GB8-bit Berjalan baik52–92
M38 GB8-bit Berjalan baik35–62
M2 Ultra64 GB8-bit Berjalan baik277–492
M2 Max32 GB8-bit Berjalan baik138–246
M2 Pro16 GB8-bit Berjalan baik69–123
M28 GB8-bit Berjalan baik35–62
M1 Ultra64 GB8-bit Berjalan baik277–492
M1 Max32 GB8-bit Berjalan baik138–246
M1 Pro16 GB8-bit Berjalan baik69–123
M18 GB8-bit Berjalan baik24–42

Cara menjalankannya

  1. Cara mudah: muat turun MLX Harness, percuma dan sumber terbuka. Cari Llama 3.2 1B Instruct, muat turun versi yang sesuai dengan Mac anda, dan mula bersembang. Ia juga menyediakan model kepada aplikasi anda yang lain melalui API yang serasi dengan OpenAI.Muat turun MLX HarnessPercuma · Apple Silicon · macOS 14.5 atau lebih baharu
  2. Dalam Terminal dengan MLX daripada Apple:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Llama-3.2-1B-Instruct-4bitBinaan: mlx-community/Llama-3.2-1B-Instruct-4bit di Hugging Face. Kepersisan lain ada di sebelahnya.

Langkah demi langkah: muat turun dan jalankan LLM pada Mac · cara menggunakan MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Tentang Llama 3.2 1B Instruct

Dibuat olehMeta
Parameter1.23B (padat)
Konteks128K token
LesenLlama 3.2 Community License
Dikeluarkan2024-09
InputTeks
Pemberatmeta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct

Soalan

Berapakah memori yang diperlukan oleh Llama 3.2 1B Instruct?
Kira-kira 0.7 GB pemberat pada 4-bit, serta ruang untuk konteks: 2.2 GB kesemuanya. Pada Mac, ini bermakna 8 GB memori bersatu atau lebih, kerana secara lalai macOS membenarkan GPU menggunakan kira-kira 75% daripadanya.
Sepantas mana Llama 3.2 1B Instruct pada Mac?
Kelajuan menulis bergantung pada lebar jalur memori. Mac terpantas untuknya di sini ialah M5 Ultra dengan 96 GB, kira-kira 415–738 token sesaat (8-bit). Mac terkecil yang menjalankannya, dengan 8 GB, mencapai kira-kira 35–62 pada M3.
Adakah pengkuantuman menjejaskan Llama 3.2 1B Instruct?
Pada 4 bit, kebanyakan model kekal hampir dengan kualiti asal; di bawah 4 bit kualiti menurun lebih cepat. Pilih kepersisan tertinggi yang muat dalam Mac anda dengan ruang lebihan.

Model serupa

Semua model · Semua Mac · Bandingkan Mac anda

Untuk kad model atau README anda

Runs on a Mac: Llama 3.2 1B Instruct Menunjukkan Mac terkecil yang menjalankan Llama 3.2 1B Instruct dengan baik dan memaut ke sini.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/llama-3.2-1b.svg)](https://mlx.app/run/llama-3.2-1b)

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.

Bolehkah Mac jalankan Llama 3.2 1B Instruct? RAM, kelajuan