Pamięć przy każdej precyzji
| Wersja | Wagi | Z kontekstem | Najmniejszy Mac |
|---|---|---|---|
| 8-bit | 340 GB | 367 GB | 512 GB |
| 6-bit | 260 GB | 281 GB | 512 GB |
| 4-bit | 180 GB | 194 GB | 512 GB |
| 3-bit niższa jakość | 140 GB | 151 GB | 256 GB |
| 2-bit niższa jakość | 100 GB | 108 GB | 192 GB |
Na każdym układzie Apple
Najmniejsza pamięć każdego układu, na której działa GLM-5.3 Flash, najlepsza wersja, która się mieści, i spodziewana szybkość generowania.
| Układ | Potrzebuje | Wersja | Tokeny/s |
|---|---|---|---|
| M6 | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M5 Ultra | 512 GB | 8-bit Działa dobrze | 28–50 |
| M5 Max | 128 GB | 2-bit Ledwo się mieści | 49–88 |
| M5 Pro | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M5 | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M4 Max | 128 GB | 2-bit Ledwo się mieści | 44–78 |
| M4 Pro | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M4 | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M3 Ultra | 512 GB | 8-bit Działa dobrze | 19–34 |
| M3 Max | 128 GB | 2-bit Ledwo się mieści | 32–57 |
| M3 Pro | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M3 | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M2 Ultra | 192 GB | 2-bit Działa dobrze | 64–114 |
| M2 Max | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M2 Pro | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M2 | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M1 Ultra | 128 GB | 2-bit Ledwo się mieści | 64–114 |
| M1 Max | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M1 Pro | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M1 | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
Jak go uruchomić
- Najprościej: pobierz MLX Harness, za darmo i z otwartym kodem. Wyszukaj GLM-5.3 Flash, pobierz wersję pasującą do Twojego Maca i rozmawiaj. Aplikacja udostępnia też model innym Twoim aplikacjom przez API zgodne z OpenAI.Pobierz MLX HarnessZa darmo · Apple Silicon · macOS 14.5 lub nowszy
- W Terminalu z MLX od Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/GLM-5.3-Flash-4bitWersja: mlx-community/GLM-5.3-Flash-4bit na Hugging Face. Obok znajdziesz inne precyzje.
Krok po kroku: pobierz i uruchom LLM na Macu · jak używać MLX Harness · MLX, Ollama i llama.cpp
O modelu GLM-5.3 Flash
| Twórca | Z.ai (Zhipu) |
|---|---|
| Parametry | 320B łącznie · 18B aktywnych (mixture of experts) |
| Kontekst | tokeny: 1M |
| Licencja | MIT |
| Wydany | 2026-08 |
| Wejście | Tekst i obrazy |
| Inteligencja | 41,8 w Artificial Analysis Intelligence Index |
| Wagi | zai-org/GLM-5.3-Flash |
Pytania
- Ile pamięci potrzebuje GLM-5.3 Flash?
- Około 180 GB na wagi (4-bit) plus miejsce na kontekst: łącznie 194 GB. Na Macu oznacza to 512 GB pamięci zunifikowanej lub więcej, bo macOS domyślnie pozwala GPU używać około 75% pamięci.
- Jak szybko działa GLM-5.3 Flash na Macu?
- Szybkość generowania zależy od przepustowości pamięci. Najszybszy Mac dla tego modelu to M5 Ultra z 512 GB: około 28–50 tokenów na sekundę (8-bit). Najmniejszy Mac, który go uruchomi, M5 Ultra z 512 GB, osiąga około 28–50.
- Dlaczego GLM-5.3 Flash działa szybciej, niż wskazuje jego rozmiar?
- To model mixture-of-experts: trzyma w pamięci 320B parametrów, ale dla każdego tokenu odczytuje tylko 18B, więc generuje z szybkością znacznie mniejszego modelu.
Podobne modele
Do karty modelu lub README
Pokazuje najmniejszego Maca, na którym GLM-5.3 Flash działa dobrze, i prowadzi tutaj.
[](https://mlx.app/run/glm-5.3-flash)Jak to liczymy
Pamięć: parametry modelu przy 8, 6, 4, 3 lub 2 bitach na wagę plus skale grup MLX (pół bita na wagę) albo jego natywny format, a do tego miejsce na kontekst. Domyślnie macOS pozwala GPU używać około 75% pamięci zunifikowanej. Szybkość: przepustowość pamięci podzielona przez liczbę bajtów odczytywanych na token to górna granica dla jednej rozmowy; w publicznych testach llama.cpp na Apple Silicon rzeczywiste uruchomienia osiągają od około 45% do 80% tej wartości i właśnie ten zakres pokazujemy. To szacunki, nie pomiary: zmierz swojego Maca w MLX Bench. Dane modeli pochodzą z oficjalnych kart modeli, dane układów ze specyfikacji technicznych Apple. Sprawdzono 2026-10-19. Te same dane co na mlx.app/compare.