Dados abertos.

Configurações de Mac com Apple Silicon

Todo chip Apple Silicon do M1 ao M6 em cada tamanho de memória com que a Apple o vende: memória unificada, largura de banda de memória, opções de núcleos de GPU e os Macs em que vem, lidos das páginas de especificações técnicas da Apple, com a fonte de cada linha. No site: todos os Macs.

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14 colunas · 58 linhas · verificado em 19 de outubro de 2026

Modelos de IA abertos: parâmetros, parâmetros ativos e memória

Todo modelo de linguagem de pesos abertos do mlx.app/compare: parâmetros totais e ativos, arquitetura (densa ou mistura de especialistas (MoE)), tamanho de contexto, licença, data de lançamento, precisão e tamanho dos pesos, lidos do card oficial de cada modelo no Hugging Face, do config.json e da lista de arquivos. No site: todos os modelos.

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19 colunas · 83 linhas · verificado em 19 de outubro de 2026

Qual modelo aberto roda em qual Mac e com que velocidade (estimativas)

Toda configuração de Mac com Apple Silicon contra todo modelo aberto: a versão de maior precisão que cabe na memória que o macOS dá à GPU, quanta memória ela precisa com espaço para o contexto e a faixa estimada de velocidade de escrita em tokens por segundo. Estimativas a partir de especificações publicadas, não medições; o método está em mlx.app/compare. No site: a calculadora.

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16 colunas · 4.756 linhas · verificado em 19 de outubro de 2026

Estimativas, e como são calculadas

As tabelas de Macs e de modelos são fatos copiados das especificações técnicas da Apple e do card oficial de cada modelo no Hugging Face; cada linha indica sua fonte. A tabela de compatibilidade é calculada, não medida: um modelo cabe quando seus pesos em uma dada precisão (bits por peso mais as escalas de grupo de meio bit do MLX), com espaço para o contexto, ficam dentro dos 75% da memória unificada que o macOS deixa a GPU usar por padrão. A velocidade de escrita é a largura de banda de memória dividida pelos bytes lidos por token, mostrada como 45% a 80% desse teto, a faixa que execuções reais atingem nos benchmarks públicos do llama.cpp em Apple Silicon. Leitura do prompt, contextos longos e processamento em lote não estão cobertos. O método completo: mlx.app/compare. Meça seu próprio Mac no MLX Bench.

Não incluído: as pontuações do Artificial Analysis Intelligence Index (mostradas nas páginas com link, mas os termos deles reservam a redistribuição) e os resultados de benchmark do llama.cpp (com link no método, não copiados).

Use e cite

Gratuito sob Creative Commons Attribution 4.0: copie, modifique e publique, inclusive comercialmente, com um link para esta página. As especificações em si são fatos da Apple e dos criadores dos modelos; os nomes de modelos e produtos pertencem aos seus donos. O MLX não é afiliado à 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.

As URLs acima sempre servem a versão mais recente; cada arquivo traz sua versão (version no JSON, o cabeçalho X-Dataset-Version e o nome com que é salvo). index.json lista cada arquivo com seu tamanho e SHA-256.

Mais dados abertos

• Explorer API: cada bloco, transação, conta e vaga da MLX Network, em JSON.
• llms.txt e llms-full.txt: o site em texto simples para assistentes de IA, com todos os guias completos.
• Mapa do site: cada página, com a data em que seus dados foram verificados pela última vez.