Pamięć przy każdej precyzji
| Wersja | Wagi | Z kontekstem | Najmniejszy Mac |
|---|---|---|---|
| 8-bit | 136 GB | 147 GB | 256 GB |
| 6-bit | 104 GB | 112 GB | 192 GB |
| 4-bit | 72 GB | 77,8 GB | 128 GB |
| 3-bit niższa jakość | 56 GB | 60,5 GB | 96 GB |
| 2-bit niższa jakość | 40 GB | 43,2 GB | 64 GB |
Na każdym układzie Apple
Najmniejsza pamięć każdego układu, na której działa Mistral Medium 3.5 (128B), najlepsza wersja, która się mieści, i spodziewana szybkość generowania.
| Układ | Potrzebuje | Wersja | Tokeny/s |
|---|---|---|---|
| M6 | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M5 Ultra | 256 GB | 8-bit Wolno | 4–7 |
| M5 Max | 128 GB | 4-bit Wolno | 4–7 |
| M5 Pro | 64 GB | 2-bit Wolno | 3–6 |
| M5 | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M4 Max | 128 GB | 4-bit Wolno | 3–6 |
| M4 Pro | 64 GB | 2-bit Wolno | 3–5 |
| M4 | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M3 Ultra | 256 GB | 8-bit Wolno | 3–5 |
| M3 Max | 128 GB | 4-bit Wolno | 3–4 |
| M3 Pro | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M3 | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M2 Ultra | 128 GB | 4-bit Wolno | 5–9 |
| M2 Max | 64 GB | 2-bit Wolno | 5–8 |
| M2 Pro | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M2 | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M1 Ultra | 128 GB | 4-bit Wolno | 5–9 |
| M1 Max | 64 GB | 2-bit Wolno | 5–8 |
| 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 Mistral Medium 3.5 (128B), 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/Mistral-Medium-3.5-128B-4bitWersja: mlx-community/Mistral-Medium-3.5-128B-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 Mistral Medium 3.5 (128B)
| Twórca | Mistral AI |
|---|---|
| Parametry | 128B (gęsty) |
| Kontekst | tokeny: 256K |
| Licencja | Modified MIT (exceptions for companies with large revenue) |
| Wydany | 2026-03 |
| Wejście | Tekst i obrazy |
| Inteligencja | 14,2 w Artificial Analysis Intelligence Index |
| Wagi | mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B |
Pytania
- Ile pamięci potrzebuje Mistral Medium 3.5 (128B)?
- Około 72 GB na wagi (4-bit) plus miejsce na kontekst: łącznie 77,8 GB. Na Macu oznacza to 128 GB pamięci zunifikowanej lub więcej, bo macOS domyślnie pozwala GPU używać około 75% pamięci.
- Jak szybko działa Mistral Medium 3.5 (128B) na Macu?
- Szybkość generowania zależy od przepustowości pamięci. Najszybszy Mac dla tego modelu to M2 Ultra z 128 GB: około 5–9 tokenów na sekundę (4-bit). Najmniejszy Mac, który go uruchomi, M2 Ultra z 128 GB, osiąga około 5–9.
- Czy kwantyzacja szkodzi modelowi Mistral Medium 3.5 (128B)?
- Przy 4 bitach większość modeli zachowuje jakość bliską oryginałowi; poniżej 4 bitów jakość spada szybciej. Wybierz najwyższą precyzję, która mieści się w Twoim Macu z zapasem.
Podobne modele
Do karty modelu lub README
Pokazuje najmniejszego Maca, na którym Mistral Medium 3.5 (128B) działa dobrze, i prowadzi tutaj.
[](https://mlx.app/run/mistral-medium-3.5)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.