Berapakah memori yang diperlukan oleh Qwen3.5 2B?

Kira-kira 1.1 GB pemberat pada 4-bit, serta ruang untuk konteks: 2.6 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 Qwen3.5 2B pada Mac?

Kelajuan menulis bergantung pada lebar jalur memori. Mac terpantas untuknya di sini ialah M5 Ultra dengan 96 GB, kira-kira 257–457 token sesaat (8-bit). Mac terkecil yang menjalankannya, dengan 8 GB, mencapai kira-kira 21–38 pada M3.

Adakah pengkuantuman menjejaskan Qwen3.5 2B?

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.

Bolehkah Mac jalankan Qwen3.5 2B? RAM, kelajuan

Memori pada setiap kepersisan

Versi	Pemberat	Dengan konteks	Mac terkecil
8-bit	2.1 GB	3.6 GB	8 GB
6-bit	1.6 GB	3.1 GB	8 GB
4-bit	1.1 GB	2.6 GB	8 GB
3-bit kualiti lebih rendah	0.9 GB	2.4 GB	8 GB
2-bit kualiti lebih rendah	0.6 GB	2.1 GB	8 GB

Pada setiap cip Apple

Saiz memori terkecil setiap cip yang menjalankan Qwen3.5 2B, versi terbaik yang muat, dan kelajuan menulis yang boleh anda jangkakan.

Cip	Perlu	Versi	Token/s
M6	16 GB	8-bit Berjalan baik	33–58
M5 Ultra	96 GB	8-bit Berjalan baik	257–457
M5 Max	36 GB	8-bit Berjalan baik	99–175
M5 Pro	24 GB	8-bit Berjalan baik	66–117
M5	16 GB	8-bit Berjalan baik	33–58
M4 Max	36 GB	8-bit Berjalan baik	88–156
M4 Pro	24 GB	8-bit Berjalan baik	59–104
M4	16 GB	8-bit Berjalan baik	26–46
M3 Ultra	96 GB	8-bit Berjalan baik	176–312
M3 Max	36 GB	8-bit Berjalan baik	64–114
M3 Pro	18 GB	8-bit Berjalan baik	32–57
M3	8 GB	8-bit Berjalan baik	21–38
M2 Ultra	64 GB	8-bit Berjalan baik	171–305
M2 Max	32 GB	8-bit Berjalan baik	86–152
M2 Pro	16 GB	8-bit Berjalan baik	43–76
M2	8 GB	8-bit Berjalan baik	21–38
M1 Ultra	64 GB	8-bit Berjalan baik	171–305
M1 Max	32 GB	8-bit Berjalan baik	86–152
M1 Pro	16 GB	8-bit Berjalan baik	43–76
M1	8 GB	8-bit Berjalan baik	15–26

Cara menjalankannya

Cara mudah: muat turun MLX Harness, percuma dan sumber terbuka. Cari Qwen3.5 2B, 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
Dalam Terminal dengan MLX daripada Apple:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Qwen3.5-2B-MLX-4bitBinaan: mlx-community/Qwen3.5-2B-MLX-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 Qwen3.5 2B

Dibuat oleh	Qwen (Alibaba)
Parameter	2B (padat)
Konteks	256K token
Lesen	Apache-2.0
Dikeluarkan	2026-02
Input	Teks dan imej
Pemberat	Qwen/Qwen3.5-2B

Soalan

Berapakah memori yang diperlukan oleh Qwen3.5 2B?: Kira-kira 1.1 GB pemberat pada 4-bit, serta ruang untuk konteks: 2.6 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 Qwen3.5 2B pada Mac?: Kelajuan menulis bergantung pada lebar jalur memori. Mac terpantas untuknya di sini ialah M5 Ultra dengan 96 GB, kira-kira 257–457 token sesaat (8-bit). Mac terkecil yang menjalankannya, dengan 8 GB, mencapai kira-kira 21–38 pada M3.
Adakah pengkuantuman menjejaskan Qwen3.5 2B?: 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

Menunjukkan Mac terkecil yang menjalankan Qwen3.5 2B dengan baik dan memaut ke sini.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/qwen3.5-2b.svg)](https://mlx.app/run/qwen3.5-2b)

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.