Memória em cada precisão
| Versão | Pesos | Com contexto | Menor Mac |
|---|---|---|---|
| 8 bits | 15,9 GB | 17,4 GB | 24 GB |
| 6 bits | 12,2 GB | 13,7 GB | 24 GB |
| 4 bits | 8,4 GB | 9,9 GB | 16 GB |
| 3 bits qualidade menor | 6,6 GB | 8,1 GB | 16 GB |
| 2 bits qualidade menor | 4,7 GB | 6,2 GB | 16 GB |
Em cada chip da Apple
O menor tamanho de memória de cada chip que roda Phi-4 Reasoning Vision 15B, a melhor versão que cabe e a velocidade de escrita que você pode esperar.
| Chip | Precisa | Versão | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| M6 | 16 GB | 4 bits Lento | 8–15 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8 bits Roda bem | 34–60 |
| M5 Max | 36 GB | 8 bits Roda bem | 13–23 |
| M5 Pro | 24 GB | 6 bits Roda bem | 11–20 |
| M5 | 16 GB | 4 bits Lento | 8–15 |
| M4 Max | 36 GB | 8 bits Roda bem | 12–21 |
| M4 Pro | 24 GB | 6 bits Roda bem | 10–18 |
| M4 | 16 GB | 4 bits Lento | 6–11 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8 bits Roda bem | 23–41 |
| M3 Max | 36 GB | 6 bits Roda bem | 11–20 |
| M3 Pro | 18 GB | 4 bits Lento | 8–14 |
| M3 | 16 GB | 4 bits Lento | 5–10 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8 bits Roda bem | 23–40 |
| M2 Max | 32 GB | 8 bits Roda bem | 11–20 |
| M2 Pro | 16 GB | 4 bits Roda bem | 11–19 |
| M2 | 16 GB | 4 bits Lento | 5–10 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8 bits Roda bem | 23–40 |
| M1 Max | 32 GB | 8 bits Roda bem | 11–20 |
| M1 Pro | 16 GB | 4 bits Roda bem | 11–19 |
| M1 | 16 GB | 4 bits Lento | 4–6 |
Como rodar
- O jeito fácil: baixe o MLX Harness, grátis e open source. Procure Phi-4 Reasoning Vision 15B, baixe a versão que cabe no seu Mac e comece a conversar. O MLX Harness também disponibiliza o modelo para os seus outros apps por uma API compatível com a OpenAI.Baixe o MLX HarnessGrátis · Apple Silicon · macOS 14.5 ou posterior
- No Terminal, com o MLX da Apple: Ainda não há uma versão MLX da comunidade, então crie uma a partir dos pesos oficiais:
pip install mlx-lmmlx_lm.convert --hf-path microsoft/Phi-4-reasoning-vision-15B -q
Passo a passo: baixar e rodar LLMs no Mac · como usar o MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp
Sobre Phi-4 Reasoning Vision 15B
| Criado por | Microsoft |
|---|---|
| Parâmetros | 15B (denso) |
| Contexto | 16K tokens |
| Licença | MIT |
| Lançamento | 2026-03 |
| Entrada | Texto e imagens |
| Pesos | microsoft/Phi-4-reasoning-vision-15B |
Perguntas
- Quanta memória Phi-4 Reasoning Vision 15B precisa?
- Cerca de 8,4 GB de pesos com 4 bits, mais espaço para o contexto: 9,9 GB no total. No Mac, isso significa 16 GB de memória unificada ou mais, já que o macOS deixa a GPU usar cerca de 75% dela por padrão.
- Qual é a velocidade de Phi-4 Reasoning Vision 15B no Mac?
- A velocidade de escrita depende da largura de banda da memória. Aqui, o Mac mais rápido para ele é um M5 Ultra com 96 GB, a cerca de 34–60 tokens por segundo (8 bits). O menor Mac que o roda, com 16 GB, chega a cerca de 11–19 em um M2 Pro.
- A quantização prejudica Phi-4 Reasoning Vision 15B?
- Com 4 bits, a maioria dos modelos fica perto da qualidade original; abaixo de 4 bits, a qualidade cai mais rápido. Escolha a maior precisão que cabe no seu Mac com folga.
Modelos parecidos
Para o model card ou o README do seu modelo
Mostra o menor Mac que roda bem Phi-4 Reasoning Vision 15B e leva para esta página.
[](https://mlx.app/run/phi-4-reasoning-vision-15b)Como é calculado
Memória: os parâmetros do modelo com 8, 6, 4, 3 ou 2 bits por peso, mais as escalas por grupo do MLX (meio bit por peso), ou o formato nativo do modelo, com espaço extra para o contexto. Por padrão, o macOS deixa a GPU usar cerca de 75% da memória unificada. Velocidade: a largura de banda da memória dividida pelos bytes lidos por token é o teto para uma conversa; nos benchmarks públicos de Apple Silicon do llama.cpp, execuções reais chegam a cerca de 45% a 80% desse teto, que é a faixa mostrada. São estimativas, não medições: meça o seu Mac no MLX Bench. Dados dos modelos tirados de cada model card oficial; dados dos chips, das especificações técnicas da Apple. Verificado em 2026-10-19. Os mesmos dados de mlx.app/compare.