Configuraties van Macs met Apple Silicon
Elke Apple Silicon-chip van M1 tot M6 in elke geheugengrootte waarmee Apple hem verkoopt: gedeeld geheugen, geheugenbandbreedte, opties voor GPU-kernen en de Macs waarin hij zit, gelezen van Apples pagina’s met technische gegevens, met de bron van elke rij. Op de site: elke Mac.
- JSON · 46 KB
76320724a7fac765… - CSV · 26 KB
e8a976f183d2a114…
14 kolommen · 58 rijen · gecontroleerd op 19 oktober 2026
| Kolom | Type | Betekenis |
|---|---|---|
mac | tekst | Id: chip en geheugengrootte, zoals in mlx.app/mac/<mac> |
chip | tekst | Naam van de chip |
chip_id | tekst | Id van de chip |
generation | getal | Generatie van de M-serie (1 = M1) |
tier | tekst | base, pro, max of ultra |
memory_gb | getal | Gedeeld geheugen, GB |
bandwidth_gbs | getal | Door Apple gepubliceerde geheugenbandbreedte, GB/s (leeg waar Apple die niet noemt: M1) |
bandwidth_gbs_used | getal | Bandbreedte die de schattingen gebruiken, GB/s (M1: 68, afgeleid uit Apples relatieve uitspraken; zie notitie) |
gpu_memory_default_gb | getal | Ongeveer 75% van het gedeelde geheugen: wat macOS de GPU standaard laat gebruiken (afgeleid) |
gpu_cores | tekst | Opties voor GPU-kernen bij deze geheugengrootte (lijst) |
macs | tekst | Macs waarin de chip zit, met Apples modelnamen (lijst) |
note | tekst | Kanttekeningen uit de bronnen |
page | tekst | Pagina op mlx.app met elk model dat deze Mac draait |
sources | tekst | Pagina’s van Apple waar de getallen vandaan komen (lijst) |
Open AI-modellen: parameters, actieve parameters en geheugen
Elk taalmodel met open gewichten op mlx.app/compare: totale en actieve parameters, architectuur (dense of mixture of experts (MoE)), contextlengte, licentie, releasedatum, precisie en grootte van de gewichten, gelezen van de officiële Hugging Face-kaart van elk model, de config.json en de bestandslijst. Op de site: elk model.
- JSON · 58 KB
fab2a48fe7634166… - CSV · 33 KB
17a162513e8de204…
19 kolommen · 83 rijen · gecontroleerd op 19 oktober 2026
| Kolom | Type | Betekenis |
|---|---|---|
model | tekst | Id, zoals in mlx.app/run/<model> |
name | tekst | Naam van het model |
maker | tekst | Wie het uitbracht |
hf_repo | tekst | Officiële Hugging Face-repository |
params_b | getal | Totaal aantal parameters, miljarden (modelkaart) |
active_params_b | getal | Parameters gelezen per gegenereerd token, miljarden (gelijk aan params_b bij dense modellen, behalve een lusmodel, dat zijn gedeelde blok één keer per ronde leest: bij het standaardaantal rondes) |
architecture | tekst | dense of moe |
context_tokens | getal | Maximale context, tokens (config.json) |
license | tekst | Licentie op de kaart |
released | tekst | Releasedatum (JJJJ-MM-DD; de aanmaakdatum van de repository als de kaart er geen noemt) |
modality | tekst | Invoer: text, of text+image |
precision | tekst | Precisie van de officiële gewichten |
repo_weights_gb | getal | Grootte van de officiële gewichtsbestanden, decimale GB |
native_gb | getal | Gewichten in het eigen low-bit-formaat van het model, GB (alleen modellen die zo zijn uitgebracht) |
native_bits | getal | Bits per gewicht van dat eigen formaat |
offload_gb | getal | Opzoektabellen die een runtime op schijf kan laten staan, GB (niet meegeteld in de geheugenschattingen) |
mlx_build | tekst | Een MLX-build van de community op Hugging Face, als die bestaat |
page | tekst | Pagina op mlx.app met het benodigde geheugen en elke Mac die het draait |
sources | tekst | Pagina’s waar de getallen vandaan komen (lijst) |
Welk open model op welke Mac draait en hoe snel (schattingen)
Elke configuratie van een Mac met Apple Silicon tegenover elk open model: de nauwkeurigste versie die past in het geheugen dat macOS aan de GPU geeft, hoeveel geheugen die nodig heeft met ruimte voor context, en het geschatte bereik van de schrijfsnelheid in tokens per seconde. Schattingen op basis van gepubliceerde specificaties, geen metingen; de methode staat op mlx.app/compare. Op de site: de rekenhulp.
- JSON · 1.5 MB
7f2d9788227056df… - CSV · 532 KB
77a3fb2c91226f93…
16 kolommen · 4.756 rijen · gecontroleerd op 19 oktober 2026
| Kolom | Type | Betekenis |
|---|---|---|
mac | tekst | Mac-configuratie (zie macs) |
chip | tekst | Naam van de chip |
memory_gb | getal | Gedeeld geheugen, GB |
bandwidth_gbs | getal | Geheugenbandbreedte gebruikt voor de schatting, GB/s |
model | tekst | Model (zie models) |
model_name | tekst | Naam van het model |
version | tekst | Aanbevolen versie: de hoogste precisie die past (8-, 6-, 4-, 3- of 2-bit MLX, of het eigen formaat) |
bits_per_weight | getal | Opgeslagen bits per gewicht, inclusief MLX-groepsschalen (+0,5) |
weights_gb | getal | Gewichten in het geheugen, GB |
needs_gb | getal | Gewichten plus ruimte voor context en runtime (8% of 1,5 GB, wat groter is), GB |
fit | tekst | fits (binnen de standaard 75% van de GPU), tight (binnen 90% van het geheugen), no |
group | tekst | Runs well (past, 10+ tok/s), Runs, but slowly, Only just fits, Too big |
below_4_bit | waar/onwaar | Waar als alleen een versie onder 4 bits past (kwaliteit daalt) |
tok_s_low | getal | Geschatte schrijfsnelheid, onderkant (45% van de bandbreedtegrens), tokens/s; leeg als het niet past |
tok_s_high | getal | Geschatte schrijfsnelheid, bovenkant (80% van de grens), tokens/s |
tok_s_ceiling | getal | Bandbreedtegrens: bandbreedte / gelezen bytes per token, tokens/s |
Schattingen, en hoe ze tot stand komen
De tabellen met Macs en modellen zijn feiten overgenomen uit Apples technische gegevens en de officiële Hugging Face-kaart van elk model; elke rij noemt de bron. De pastabel is berekend, niet gemeten: een model past als zijn gewichten bij een bepaalde precisie (bits per gewicht plus de groepsschalen van een halve bit van MLX), met ruimte voor context, binnen de 75% van het gedeelde geheugen blijven die macOS de GPU standaard laat gebruiken. De schrijfsnelheid is de geheugenbandbreedte gedeeld door de gelezen bytes per token, getoond als 45% tot 80% van die grens: het bereik dat echte runs halen in de openbare Apple Silicon-benchmarks van llama.cpp. Het inlezen van de prompt, lange contexten en batchverwerking vallen erbuiten. De volledige methode: mlx.app/compare. Meet je eigen Mac op MLX Bench.
Niet opgenomen: scores van de Artificial Analysis Intelligence Index (op de pagina’s getoond met een link, maar hun voorwaarden behouden zich het herverspreiden voor) en benchmarkresultaten van llama.cpp (gelinkt vanuit de methode, niet gekopieerd).
Gebruik het, en vermeld de bron
Gratis onder Creative Commons Attribution 4.0: kopieer, bewerk en publiceer het, ook commercieel, met een link naar deze pagina. De specificaties zelf zijn feiten van Apple en de makers van de modellen; model- en productnamen zijn van hun eigenaren. MLX is niet verbonden aan Apple Inc.
MLX Network (2026). MLX open data: Apple Silicon Macs, open AI models and what runs where (version 2026-10-19). https://mlx.app/data. CC BY 4.0.De URL’s hierboven leveren altijd de nieuwste versie; elk bestand draagt zijn versie (version in JSON, de header X-Dataset-Version en de bestandsnaam waaronder het wordt opgeslagen). index.json toont elk bestand met grootte en SHA-256.
Meer open data
- Explorer API: elk blok, elke transactie, elk account en elke plek op MLX Network, als JSON.
- llms.txt en llms-full.txt: de site als platte tekst voor AI-assistenten, met elke gids volledig.
- Sitemap: elke pagina, met de datum waarop de feiten het laatst zijn gecontroleerd.