Ornith 1.5 122B inahitaji kumbukumbu kiasi gani?

Takriban 68.6 GB ya weights kwa 4-bit, pamoja na nafasi ya context: 74.1 GB kwa jumla. Kwenye Mac hiyo inamaanisha GB 128 za unified memory au zaidi, kwa kuwa kwa chaguo-msingi macOS huiruhusu GPU kutumia takriban 75% yake.

Ornith 1.5 122B ina kasi gani kwenye Mac?

Kasi ya kuandika hutegemea bandwidth ya kumbukumbu. Mac yenye kasi zaidi kwa modeli hii hapa ni M2 Ultra yenye GB 128, kwa takriban tokeni 64–114 kwa sekunde (4-bit). Mac ndogo zaidi inayoiendesha, yenye GB 128, hufikia takriban 64–114 kwenye M2 Ultra.

Kwa nini Ornith 1.5 122B huenda kasi kuliko ukubwa wake unavyoashiria?

Ni modeli ya mixture-of-experts: huhifadhi vigezo 122B kwenye kumbukumbu lakini husoma 10B tu kwa kila tokeni, hivyo huandika kwa kasi ya modeli ndogo zaidi sana.

Mac inaweza kuendesha Ornith 1.5 122B? Kumbukumbu, kasi

Kumbukumbu kwa kila usahihi

Toleo	Weights	Pamoja na context	Mac ndogo zaidi
8-bit	130 GB	140 GB	192 GB
6-bit	99.1 GB	107 GB	192 GB
4-bit	68.6 GB	74.1 GB	128 GB
3-bit ubora wa chini	53.4 GB	57.7 GB	96 GB
2-bit ubora wa chini	38.1 GB	41.1 GB	64 GB

Kwenye kila chipu ya Apple

Ukubwa mdogo zaidi wa kumbukumbu wa kila chipu unaoendesha Ornith 1.5 122B, toleo bora linalotosha humo, na kasi ya kuandika unayoweza kutarajia.

Chipu	Inahitaji	Toleo	Tokeni/s
M6	hakuna ukubwa unaotosha	Kubwa mno	–
M5 Ultra	256 GB	8-bit Inaenda vizuri	51–91
M5 Max	128 GB	4-bit Inaenda vizuri	49–88
M5 Pro	64 GB	2-bit Inaenda vizuri	45–79
M5	hakuna ukubwa unaotosha	Kubwa mno	–
M4 Max	128 GB	4-bit Inaenda vizuri	44–78
M4 Pro	64 GB	2-bit Inaenda vizuri	40–70
M4	hakuna ukubwa unaotosha	Kubwa mno	–
M3 Ultra	256 GB	8-bit Inaenda vizuri	35–62
M3 Max	128 GB	4-bit Inaenda vizuri	32–57
M3 Pro	hakuna ukubwa unaotosha	Kubwa mno	–
M3	hakuna ukubwa unaotosha	Kubwa mno	–
M2 Ultra	128 GB	4-bit Inaenda vizuri	64–114
M2 Max	64 GB	2-bit Inaenda vizuri	58–103
M2 Pro	hakuna ukubwa unaotosha	Kubwa mno	–
M2	hakuna ukubwa unaotosha	Kubwa mno	–
M1 Ultra	128 GB	4-bit Inaenda vizuri	64–114
M1 Max	64 GB	2-bit Inaenda vizuri	58–103
M1 Pro	hakuna ukubwa unaotosha	Kubwa mno	–
M1	hakuna ukubwa unaotosha	Kubwa mno	–

Jinsi ya kuiendesha

Njia rahisi: pakua MLX Harness, bure na open source. Tafuta Ornith 1.5 122B, pakua toleo linalotosha Mac yako, na anza kuzungumza. Pia huipa programu zako nyingine modeli kupitia API inayooana na OpenAI.Pakua MLX HarnessBure · Apple Silicon · macOS 14.5 au mpya zaidi
Ndani ya Terminal kwa MLX ya Apple: Bado hakuna toleo la MLX la jumuiya, kwa hiyo tengeneza moja kutoka kwa weights rasmi:pip install mlx-lmmlx_lm.convert --hf-path ornith-ai/Ornith-1.5-122B -q

Hatua kwa hatua: pakua na uendeshe LLM kwenye Mac · jinsi ya kutumia MLX Harness · MLX dhidi ya Ollama dhidi ya llama.cpp

Kuhusu Ornith 1.5 122B

Imetengenezwa na	Ornith AI
Vigezo	122B jumla · 10B zinazotumika (mixture of experts)
Context	tokeni 256K
Leseni	MIT
Ilitolewa	2026-10
Ingizo	Maandishi na picha
Weights	ornith-ai/Ornith-1.5-122B

Maswali

Ornith 1.5 122B inahitaji kumbukumbu kiasi gani?: Takriban 68.6 GB ya weights kwa 4-bit, pamoja na nafasi ya context: 74.1 GB kwa jumla. Kwenye Mac hiyo inamaanisha GB 128 za unified memory au zaidi, kwa kuwa kwa chaguo-msingi macOS huiruhusu GPU kutumia takriban 75% yake.
Ornith 1.5 122B ina kasi gani kwenye Mac?: Kasi ya kuandika hutegemea bandwidth ya kumbukumbu. Mac yenye kasi zaidi kwa modeli hii hapa ni M2 Ultra yenye GB 128, kwa takriban tokeni 64–114 kwa sekunde (4-bit). Mac ndogo zaidi inayoiendesha, yenye GB 128, hufikia takriban 64–114 kwenye M2 Ultra.
Kwa nini Ornith 1.5 122B huenda kasi kuliko ukubwa wake unavyoashiria?: Ni modeli ya mixture-of-experts: huhifadhi vigezo 122B kwenye kumbukumbu lakini husoma 10B tu kwa kila tokeni, hivyo huandika kwa kasi ya modeli ndogo zaidi sana.

Modeli zinazofanana

Kila modeli · Kila Mac · Linganisha Mac yako

Kwa kadi ya modeli yako au README

Huonyesha Mac ndogo zaidi inayoendesha Ornith 1.5 122B vizuri na huunganisha hapa.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/ornith-1.5-122b.svg)](https://mlx.app/run/ornith-1.5-122b)

Jinsi inavyokokotolewa

Kumbukumbu: vigezo vya modeli kwa biti 8, 6, 4, 3 au 2 kwa kila weight pamoja na group scales za MLX (nusu biti kwa kila weight), au muundo wake asili, pamoja na nafasi ya context juu yake. Kwa chaguo-msingi macOS huiruhusu GPU kutumia takriban 75% ya unified memory. Kasi: bandwidth ya kumbukumbu ikigawanywa kwa baiti zinazosomwa kwa kila tokeni ndiyo kikomo cha juu kwa mazungumzo moja; katika benchmarks za umma za llama.cpp kwenye Apple Silicon uendeshaji halisi hufikia takriban 45% hadi 80% yake, na huo ndio upana unaoonyeshwa. Haya ni makadirio, si vipimo: pima Mac yako mwenyewe kwenye MLX Bench. Takwimu za modeli ni kutoka kwa kadi rasmi ya kila modeli, takwimu za chipu ni kutoka Tech Specs za Apple. Imekaguliwa 2026-10-19. Data ileile ya mlx.app/compare.