Kumbukumbu kwa kila usahihi
| Toleo | Weights | Pamoja na context | Mac ndogo zaidi |
|---|---|---|---|
| 8-bit | 0.6 GB | 2.1 GB | 8 GB |
| 6-bit | 0.5 GB | 2 GB | 8 GB |
| 4-bit | 0.3 GB | 1.8 GB | 8 GB |
| 3-bit ubora wa chini | 0.3 GB | 1.8 GB | 8 GB |
| 2-bit ubora wa chini | 0.2 GB | 1.7 GB | 8 GB |
Kwenye kila chipu ya Apple
Ukubwa mdogo zaidi wa kumbukumbu wa kila chipu unaoendesha Qwen3 0.6B, toleo bora linalotosha humo, na kasi ya kuandika unayoweza kutarajia.
| Chipu | Inahitaji | Toleo | Tokeni/s |
|---|---|---|---|
| M6 | 16 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 115–204 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 900–1600 |
| M5 Max | 36 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 345–613 |
| M5 Pro | 24 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 230–409 |
| M5 | 16 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 115–204 |
| M4 Max | 36 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 308–547 |
| M4 Pro | 24 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 205–364 |
| M4 | 16 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 90–160 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 614–1092 |
| M3 Max | 36 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 225–400 |
| M3 Pro | 18 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 113–200 |
| M3 | 8 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 75–133 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 600–1067 |
| M2 Max | 32 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 300–533 |
| M2 Pro | 16 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 150–267 |
| M2 | 8 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 75–133 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 600–1067 |
| M1 Max | 32 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 300–533 |
| M1 Pro | 16 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 150–267 |
| M1 | 8 GB | 8-bit Inaenda vizuri | 51–91 |
Jinsi ya kuiendesha
- Njia rahisi: pakua MLX Harness, bure na open source. Tafuta Qwen3 0.6B, 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:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Qwen3-0.6B-4bitToleo: mlx-community/Qwen3-0.6B-4bit kwenye Hugging Face. Usahihi mwingine uko kando yake.
Hatua kwa hatua: pakua na uendeshe LLM kwenye Mac · jinsi ya kutumia MLX Harness · MLX dhidi ya Ollama dhidi ya llama.cpp
Kuhusu Qwen3 0.6B
| Imetengenezwa na | Qwen (Alibaba) |
|---|---|
| Vigezo | 0.6B (dense) |
| Context | tokeni 40K |
| Leseni | Apache-2.0 |
| Ilitolewa | 2025-04 |
| Ingizo | Maandishi |
| Weights | Qwen/Qwen3-0.6B |
Maswali
- Qwen3 0.6B inahitaji kumbukumbu kiasi gani?
- Takriban 0.3 GB ya weights kwa 4-bit, pamoja na nafasi ya context: 1.8 GB kwa jumla. Kwenye Mac hiyo inamaanisha GB 8 za unified memory au zaidi, kwa kuwa kwa chaguo-msingi macOS huiruhusu GPU kutumia takriban 75% yake.
- Qwen3 0.6B ina kasi gani kwenye Mac?
- Kasi ya kuandika hutegemea bandwidth ya kumbukumbu. Mac yenye kasi zaidi kwa modeli hii hapa ni M5 Ultra yenye GB 96, kwa takriban tokeni 900–1600 kwa sekunde (8-bit). Mac ndogo zaidi inayoiendesha, yenye GB 8, hufikia takriban 75–133 kwenye M3.
- Je, quantization hudhuru Qwen3 0.6B?
- Kwa biti 4 modeli nyingi hubaki karibu na ubora asili; chini ya biti 4 ubora hushuka haraka zaidi. Chagua usahihi wa juu zaidi unaotosha Mac yako na kubakiza nafasi.
Modeli zinazofanana
Kwa kadi ya modeli yako au README
Huonyesha Mac ndogo zaidi inayoendesha Qwen3 0.6B vizuri na huunganisha hapa.
[](https://mlx.app/run/qwen3-0.6b)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.