Pamięć przy każdej precyzji
| Wersja | Wagi | Z kontekstem | Najmniejszy Mac |
|---|---|---|---|
| 8-bit | 31,9 GB | 34,5 GB | 48 GB |
| 6-bit | 24,4 GB | 26,4 GB | 36 GB |
| 4-bit | 16,9 GB | 18,4 GB | 32 GB |
| 3-bit niższa jakość | 13,2 GB | 14,7 GB | 24 GB |
| 2-bit niższa jakość | 9,4 GB | 10,9 GB | 16 GB |
Na każdym układzie Apple
Najmniejsza pamięć każdego układu, na której działa Hy-Memory-30B-A3B, najlepsza wersja, która się mieści, i spodziewana szybkość generowania.
| Układ | Potrzebuje | Wersja | Tokeny/s |
|---|---|---|---|
| M6 | 32 GB | 4-bit Działa dobrze | 43–76 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8-bit Działa dobrze | 159–282 |
| M5 Max | 36 GB | 6-bit Działa dobrze | 80–142 |
| M5 Pro | 48 GB | 8-bit Działa dobrze | 41–72 |
| M5 | 32 GB | 4-bit Działa dobrze | 38–68 |
| M4 Max | 36 GB | 6-bit Działa dobrze | 71–126 |
| M4 Pro | 48 GB | 8-bit Działa dobrze | 36–64 |
| M4 | 32 GB | 4-bit Działa dobrze | 30–53 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8-bit Działa dobrze | 108–193 |
| M3 Max | 36 GB | 6-bit Działa dobrze | 52–92 |
| M3 Pro | 36 GB | 6-bit Działa dobrze | 26–46 |
| M3 | 16 GB | 2-bit Działa dobrze | 45–80 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8-bit Działa dobrze | 106–188 |
| M2 Max | 32 GB | 4-bit Działa dobrze | 100–178 |
| M2 Pro | 32 GB | 4-bit Działa dobrze | 50–89 |
| M2 | 16 GB | 2-bit Działa dobrze | 45–80 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8-bit Działa dobrze | 106–188 |
| M1 Max | 32 GB | 4-bit Działa dobrze | 100–178 |
| M1 Pro | 32 GB | 4-bit Działa dobrze | 50–89 |
| M1 | 16 GB | 2-bit Działa dobrze | 31–54 |
Jak go uruchomić
- Najprościej: pobierz MLX Harness, za darmo i z otwartym kodem. Wyszukaj Hy-Memory-30B-A3B, 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/Hy-Memory-30B-A3B-4bit --trust-remote-code--trust-remote-code pozwala mlx-lm uruchomić kod Pythona dołączony do tej wersji, bez którego model się nie wczyta.Wersja: mlx-community/Hy-Memory-30B-A3B-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 Hy-Memory-30B-A3B
| Twórca | Tencent |
|---|---|
| Parametry | 30,1B łącznie · 3,2B aktywnych (mixture of experts) |
| Kontekst | tokeny: 256K |
| Licencja | Apache-2.0 |
| Wydany | 2026-10 |
| Wejście | Tekst |
| Wagi | tencent/Hy-Memory-30B-A3B |
Pytania
- Ile pamięci potrzebuje Hy-Memory-30B-A3B?
- Około 16,9 GB na wagi (4-bit) plus miejsce na kontekst: łącznie 18,4 GB. Na Macu oznacza to 32 GB pamięci zunifikowanej lub więcej, bo macOS domyślnie pozwala GPU używać około 75% pamięci.
- Jak szybko działa Hy-Memory-30B-A3B na Macu?
- Szybkość generowania zależy od przepustowości pamięci. Najszybszy Mac dla tego modelu to M5 Ultra z 96 GB: około 159–282 tokenów na sekundę (8-bit). Najmniejszy Mac, który go uruchomi, M2 Max z 32 GB, osiąga około 100–178.
- Dlaczego Hy-Memory-30B-A3B działa szybciej, niż wskazuje jego rozmiar?
- To model mixture-of-experts: trzyma w pamięci 30,1B parametrów, ale dla każdego tokenu odczytuje tylko 3,2B, więc generuje z szybkością znacznie mniejszego modelu.
Podobne modele
Do karty modelu lub README
Pokazuje najmniejszego Maca, na którym Hy-Memory-30B-A3B działa dobrze, i prowadzi tutaj.
[](https://mlx.app/run/hy-memory-30b-a3b)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.
Otwarte dane: mlx.app/data (JSON, CSV)