Bolehkah Mac menjalankan Mistral Medium 3.5 (128B)?

Ya, dengan 128 GB memori bersatu atau lebih. Mistral Medium 3.5 (128B) mempunyai 128B parameter; berikut memori yang diperlukan pada setiap kepersisan dan sepantas mana setiap cip Apple menjalankannya.

Memori pada 4-bit77.8 GBpemberat 72 GB + konteks
Mac terkecil128 GB4-bit · 23 konfigurasi Mac
Mac terpantas5–9token/s · M2 Ultra 128 GB (anggaran)

Memori pada setiap kepersisan

VersiPemberatDengan konteksMac terkecil
8-bit136 GB147 GB256 GB
6-bit104 GB112 GB192 GB
4-bit72 GB77.8 GB128 GB
3-bit kualiti lebih rendah56 GB60.5 GB96 GB
2-bit kualiti lebih rendah40 GB43.2 GB64 GB

Pada setiap cip Apple

Saiz memori terkecil setiap cip yang menjalankan Mistral Medium 3.5 (128B), versi terbaik yang muat, dan kelajuan menulis yang boleh anda jangkakan.

CipPerluVersiToken/s
M6tiada saiz yang muatTerlalu besar–
M5 Ultra256 GB8-bit Perlahan4–7
M5 Max128 GB4-bit Perlahan4–7
M5 Pro64 GB2-bit Perlahan3–6
M5tiada saiz yang muatTerlalu besar–
M4 Max128 GB4-bit Perlahan3–6
M4 Pro64 GB2-bit Perlahan3–5
M4tiada saiz yang muatTerlalu besar–
M3 Ultra256 GB8-bit Perlahan3–5
M3 Max128 GB4-bit Perlahan3–4
M3 Protiada saiz yang muatTerlalu besar–
M3tiada saiz yang muatTerlalu besar–
M2 Ultra128 GB4-bit Perlahan5–9
M2 Max64 GB2-bit Perlahan5–8
M2 Protiada saiz yang muatTerlalu besar–
M2tiada saiz yang muatTerlalu besar–
M1 Ultra128 GB4-bit Perlahan5–9
M1 Max64 GB2-bit Perlahan5–8
M1 Protiada saiz yang muatTerlalu besar–
M1tiada saiz yang muatTerlalu besar–

Cara menjalankannya

  1. Cara mudah: muat turun MLX Harness, percuma dan sumber terbuka. Cari Mistral Medium 3.5 (128B), 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/Mistral-Medium-3.5-128B-4bitBinaan: mlx-community/Mistral-Medium-3.5-128B-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 Mistral Medium 3.5 (128B)

Dibuat olehMistral AI
Parameter128B (padat)
Konteks256K token
LesenModified MIT (exceptions for companies with large revenue)
Dikeluarkan2026-03
InputTeks dan imej
Kecerdasan14.2 dalam Artificial Analysis Intelligence Index
Pemberatmistralai/Mistral-Medium-3.5-128B

Soalan

Berapakah memori yang diperlukan oleh Mistral Medium 3.5 (128B)?
Kira-kira 72 GB pemberat pada 4-bit, serta ruang untuk konteks: 77.8 GB kesemuanya. Pada Mac, ini bermakna 128 GB memori bersatu atau lebih, kerana secara lalai macOS membenarkan GPU menggunakan kira-kira 75% daripadanya.
Sepantas mana Mistral Medium 3.5 (128B) pada Mac?
Kelajuan menulis bergantung pada lebar jalur memori. Mac terpantas untuknya di sini ialah M2 Ultra dengan 128 GB, kira-kira 5–9 token sesaat (4-bit). Mac terkecil yang menjalankannya, dengan 128 GB, mencapai kira-kira 5–9 pada M2 Ultra.
Adakah pengkuantuman menjejaskan Mistral Medium 3.5 (128B)?
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: Mistral Medium 3.5 (128B) Menunjukkan Mac terkecil yang menjalankan Mistral Medium 3.5 (128B) dengan baik dan memaut ke sini.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/mistral-medium-3.5.svg)](https://mlx.app/run/mistral-medium-3.5)

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 Mistral Medium 3.5 (128B)? RAM, kelajuan