Kan een Mac Qwen3.8 Flash Next draaien?

Ja, met 192 GB geïntegreerd geheugen of meer. Qwen3.8 Flash Next heeft 180B parameters, waarvan 6B actief per token; hier zie je hoeveel geheugen het nodig heeft bij elke precisie en hoe snel elke Apple-chip het draait.

Geheugen op 4 bits109 GBgewichten 101 GB + context
Kleinste Mac192 GB4 bits · 14 Mac-configuraties
Snelste Mac110–196tokens/s · M5 Ultra 256 GB (schatting)

Geheugen bij elke precisie

VersieGewichtenMet contextKleinste Mac
8 bits191 GB207 GB512 GB
6 bits146 GB158 GB256 GB
4 bits101 GB109 GB192 GB
3 bits lagere kwaliteit78,8 GB85,1 GB128 GB
2 bits lagere kwaliteit56,3 GB60,8 GB96 GB

Op elke Apple-chip

Per chip de kleinste geheugengrootte die Qwen3.8 Flash Next draait, de beste versie die erin past en de schrijfsnelheid die je kunt verwachten.

ChipNodigVersieTokens/s
M6geen grootte pastTe groot–
M5 Ultra256 GB6 bits Draait goed110–196
M5 Max128 GB3 bits Draait goed106–189
M5 Progeen grootte pastTe groot–
M5geen grootte pastTe groot–
M4 Max128 GB3 bits Draait goed95–168
M4 Progeen grootte pastTe groot–
M4geen grootte pastTe groot–
M3 Ultra256 GB6 bits Draait goed75–134
M3 Max96 GB2 bits Draait goed71–126
M3 Progeen grootte pastTe groot–
M3geen grootte pastTe groot–
M2 Ultra192 GB4 bits Draait goed106–188
M2 Max96 GB2 bits Draait goed95–168
M2 Progeen grootte pastTe groot–
M2geen grootte pastTe groot–
M1 Ultra128 GB3 bits Draait goed138–246
M1 Maxgeen grootte pastTe groot–
M1 Progeen grootte pastTe groot–
M1geen grootte pastTe groot–

Zo draai je het

  1. De makkelijke manier: download MLX Harness, gratis en open source. Zoek Qwen3.8 Flash Next, download de versie die bij je Mac past en begin te chatten. MLX Harness stelt het model ook beschikbaar aan je andere apps via een OpenAI-compatibele API.Download MLX HarnessGratis · Apple Silicon · macOS 14.5 of nieuwer
  2. In Terminal, met Apples MLX:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Qwen3.8-Flash-Next-4bitBuild: mlx-community/Qwen3.8-Flash-Next-4bit op Hugging Face. Andere precisies staan ernaast.

Stap voor stap: LLM's downloaden en draaien op een Mac · zo gebruik je MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Over Qwen3.8 Flash Next

Gemaakt doorQwen (Alibaba)
Parameters180B totaal · 6B actief (mixture-of-experts)
Context256K tokens
LicentieQwen Community License 1.0 (qwen-community-1.0)
Uitgebracht2026-08
InvoerTekst en afbeeldingen
Intelligentie39,8 op de Artificial Analysis Intelligence Index
GewichtenQwen/Qwen3.8-Flash-Next

Vragen

Hoeveel geheugen heeft Qwen3.8 Flash Next nodig?
Ongeveer 101 GB aan gewichten op 4 bits, plus ruimte voor de context: 109 GB in totaal. Op een Mac betekent dat 192 GB geïntegreerd geheugen of meer, omdat macOS de GPU standaard ongeveer 75% ervan laat gebruiken.
Hoe snel is Qwen3.8 Flash Next op een Mac?
De schrijfsnelheid hangt af van de geheugenbandbreedte. De snelste Mac hiervoor is een M5 Ultra met 256 GB, met ongeveer 110–196 tokens per seconde (6 bits). De kleinste Mac die het draait, met 192 GB, haalt ongeveer 106–188 op een M2 Ultra.
Waarom draait Qwen3.8 Flash Next sneller dan je op basis van de grootte zou verwachten?
Het is een mixture-of-expertsmodel: het houdt 180B parameters in het geheugen, maar leest per token maar 6B, dus het schrijft zo snel als een veel kleiner model.

Vergelijkbare modellen

Alle modellen · Alle Macs · Vergelijk je Mac

Voor je modelkaart of README

Runs on a Mac: Qwen3.8 Flash Next Toont de kleinste Mac die Qwen3.8 Flash Next goed draait en linkt naar deze pagina.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/qwen3.8-flash-next.svg)](https://mlx.app/run/qwen3.8-flash-next)

Zo is het berekend

Geheugen: de parameters van het model op 8, 6, 4, 3 of 2 bits per gewicht plus de groepsschalen van MLX (een halve bit per gewicht), of het eigen formaat van het model, met daarbovenop ruimte voor de context. Standaard laat macOS de GPU ongeveer 75% van het geïntegreerde geheugen gebruiken. Snelheid: de geheugenbandbreedte gedeeld door het aantal bytes dat per token wordt gelezen, is het plafond voor één gesprek; in de openbare Apple Silicon-benchmarks van llama.cpp halen echte runs ongeveer 45% tot 80% daarvan, en dat is het bereik dat we tonen. Dit zijn schattingen, geen metingen: meet je eigen Mac op MLX Bench. Modelgegevens uit elke officiële modelkaart, chipgegevens uit de technische specificaties van Apple. Gecontroleerd op 2026-10-19. Dezelfde gegevens als mlx.app/compare.

Draait Qwen3.8 Flash Next op een Mac? Geheugen, snelheid