Sage-A1.5 inahitaji kumbukumbu kiasi gani?

Takriban 19.7 GB ya weights kwa 4-bit, pamoja na nafasi ya context: 21.3 GB kwa jumla. Kwenye Mac hiyo inamaanisha GB 32 za unified memory au zaidi, kwa kuwa kwa chaguo-msingi macOS huiruhusu GPU kutumia takriban 75% yake.

Sage-A1.5 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 174–310 kwa sekunde (8-bit). Mac ndogo zaidi inayoiendesha, yenye GB 32, hufikia takriban 106–188 kwenye M2 Max.

Kwa nini Sage-A1.5 huenda kasi kuliko ukubwa wake unavyoashiria?

Ni modeli ya mixture-of-experts: huhifadhi vigezo 35B kwenye kumbukumbu lakini husoma 2.95B tu kwa kila tokeni, hivyo huandika kwa kasi ya modeli ndogo zaidi sana.

Mac inaweza kuendesha Sage-A1.5? Kumbukumbu, kasi

Kumbukumbu kwa kila usahihi

Toleo	Weights	Pamoja na context	Mac ndogo zaidi
8-bit	37.2 GB	40.2 GB	64 GB
6-bit	28.4 GB	30.7 GB	48 GB
4-bit	19.7 GB	21.3 GB	32 GB
3-bit ubora wa chini	15.3 GB	16.8 GB	24 GB
2-bit ubora wa chini	10.9 GB	12.4 GB	18 GB

Kwenye kila chipu ya Apple

Ukubwa mdogo zaidi wa kumbukumbu wa kila chipu unaoendesha Sage-A1.5, toleo bora linalotosha humo, na kasi ya kuandika unayoweza kutarajia.

Chipu	Inahitaji	Toleo	Tokeni/s
M6	32 GB	4-bit Inaenda vizuri	45–80
M5 Ultra	96 GB	8-bit Inaenda vizuri	174–310
M5 Max	36 GB	4-bit Inaenda vizuri	122–216
M5 Pro	48 GB	6-bit Inaenda vizuri	58–102
M5	32 GB	4-bit Inaenda vizuri	41–72
M4 Max	36 GB	4-bit Inaenda vizuri	109–193
M4 Pro	48 GB	6-bit Inaenda vizuri	51–91
M4	32 GB	4-bit Inaenda vizuri	32–56
M3 Ultra	96 GB	8-bit Inaenda vizuri	119–211
M3 Max	36 GB	4-bit Inaenda vizuri	79–141
M3 Pro	36 GB	4-bit Inaenda vizuri	40–71
M3	24 GB	3-bit Inaenda vizuri	35–62
M2 Ultra	64 GB	8-bit Inaenda vizuri	116–206
M2 Max	32 GB	4-bit Inaenda vizuri	106–188
M2 Pro	32 GB	4-bit Inaenda vizuri	53–94
M2	24 GB	3-bit Inaenda vizuri	35–62
M1 Ultra	64 GB	8-bit Inaenda vizuri	116–206
M1 Max	32 GB	4-bit Inaenda vizuri	106–188
M1 Pro	32 GB	4-bit Inaenda vizuri	53–94
M1	16 GB	2-bit Inatosha kwa shida	34–60

Jinsi ya kuiendesha

Njia rahisi: pakua MLX Harness, bure na open source. Tafuta Sage-A1.5, 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/Sage-A1.5-OptiQ-4bitToleo: mlx-community/Sage-A1.5-OptiQ-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 Sage-A1.5

Imetengenezwa na	Shanghai AI Laboratory (InternScience)
Vigezo	35B jumla · 2.95B zinazotumika (mixture of experts)
Context	tokeni 256K
Leseni	Apache-2.0
Ilitolewa	2026-10
Ingizo	Maandishi na picha
Weights	InternScience/Sage-A1.5

Maswali

Sage-A1.5 inahitaji kumbukumbu kiasi gani?: Takriban 19.7 GB ya weights kwa 4-bit, pamoja na nafasi ya context: 21.3 GB kwa jumla. Kwenye Mac hiyo inamaanisha GB 32 za unified memory au zaidi, kwa kuwa kwa chaguo-msingi macOS huiruhusu GPU kutumia takriban 75% yake.
Sage-A1.5 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 174–310 kwa sekunde (8-bit). Mac ndogo zaidi inayoiendesha, yenye GB 32, hufikia takriban 106–188 kwenye M2 Max.
Kwa nini Sage-A1.5 huenda kasi kuliko ukubwa wake unavyoashiria?: Ni modeli ya mixture-of-experts: huhifadhi vigezo 35B kwenye kumbukumbu lakini husoma 2.95B 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 Sage-A1.5 vizuri na huunganisha hapa.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/sage-a1.5.svg)](https://mlx.app/run/sage-a1.5)

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.

Data wazi: mlx.app/data (JSON, CSV)