உள்நுழைவாலெட் உருவாக்குங்கள்

64 GB கொண்ட M1 Ultra எதையெல்லாம் இயக்கும்?

இதில் 73 ஓப்பன் மாடல்களில் 39 நன்றாக இயங்கும். இயல்பாக இதன் 64 GB-இல் சுமார் 48 GB-ஐ GPU பயன்படுத்தலாம்; இது 800 GB/s வேகத்தில் மெமரியைப் படிக்கிறது, அதுவே இது எவ்வளவு வேகமாக எழுதும் என்பதைத் தீர்மானிக்கிறது. இவற்றில் உள்ளது: Mac Studio (2022).

நன்றாக இயங்குவதில் மிகப் புத்திசாலியானதுQwen3.8 27B8-பிட் · 28.7 GB · 13–22 tok/sநன்றாக இயங்குவதில் மிகப் பெரியதுNemotron 3.5 Bolt 74B A9B4-பிட் · 41.6 GB · 71–125 tok/sகோடிங்குக்குQwen3 Coder 30B A3B Instruct8-பிட் · 32.4 GB · 103–183 tok/s

நன்றாக இயங்குபவை 47

கான்டெக்ஸ்ட்டுக்கு இடம் விட்டுப் பொருந்துகின்றன, வினாடிக்கு 10 அல்லது அதற்கு மேல் டோக்கன்களில்.

மாடல்பதிப்புமெமரிடோக்கன்கள்/வினாடி
Qwen3.8 27B27B · இன்டெலிஜென்ஸ் 33.78-பிட்28.7 GB13–22
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B செயலில் · இன்டெலிஜென்ஸ் 21.44-பிட்41.6 GB71–125
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B செயலில் · இன்டெலிஜென்ஸ் 18.28-பிட்37.2 GB113–200
Muse Glimmer 30B29.6B · இன்டெலிஜென்ஸ் 17.58-பிட்31.5 GB11–20
Gemma 4 31B30.7B · இன்டெலிஜென்ஸ் 14.78-பிட்32.6 GB11–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B செயலில் · இன்டெலிஜென்ஸ் 12.98-பிட்31.9 GB113–200
Granite 4.2 30B30B · இன்டெலிஜென்ஸ் 12.78-பிட்31.9 GB11–20
MiniCPM5 2B2.52B · இன்டெலிஜென்ஸ் 12.58-பிட்2.7 GB133–237
Qwen3.5 9B9B · இன்டெலிஜென்ஸ் 11.28-பிட்9.6 GB38–67
Granite 4.2 8B8B · இன்டெலிஜென்ஸ் 11.18-பிட்8.5 GB42–75
Granite 4.2 3B3B · இன்டெலிஜென்ஸ் 9.18-பிட்3.2 GB113–200
gpt-oss-20b21B · 3.6B செயலில் · இன்டெலிஜென்ஸ் 9நேட்டிவ் 4.25-பிட்13.8 GB189–337
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B செயலில் · இன்டெலிஜென்ஸ் 8.98-பிட்31.9 GB97–173
Gemma 4 E4B8B · இன்டெலிஜென்ஸ் 8.98-பிட்8.5 GB75–133
Ministral 3 8B8.9B · இன்டெலிஜென்ஸ் 5.58-பிட்9.5 GB38–67
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · இன்டெலிஜென்ஸ் 4.88-பிட்4.2 GB86–152
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B செயலில்8-பிட்32.4 GB103–183
GLM-4.7 Flash30B · 3B செயலில்8-பிட்31.9 GB113–200
Qwen3.6 27B27B8-பிட்28.7 GB13–22
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B செயலில்8-பிட்26.8 GB90–160
Devstral Small 2 (24B)24B8-பிட்25.5 GB14–25
Magistral Small 1.2 (2509)24B8-பிட்25.5 GB14–25
Mistral Small 3.2 (24B)24B8-பிட்25.5 GB14–25
LFM2.5 24B A2B24B · 2B செயலில்8-பிட்25.5 GB171–305
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8-பிட்15.9 GB23–40
Phi-4 (14B)14B8-பிட்14.9 GB24–43
Gemma 4 12B Unified12B8-பிட்12.7 GB28–50
Qwen3 8B8.2B8-பிட்8.7 GB41–74
Llama 3.1 8B Instruct8B8-பிட்8.5 GB42–75
Gemma 4 E2B5.1B8-பிட்5.4 GB150–267
Qwen3.5 4B4B8-பிட்4.3 GB84–149
Phi-4 mini instruct3.8B8-பிட்4 GB90–160
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8-பிட்3.4 GB106–188
SmolLM3 3B3B8-பிட்3.2 GB113–200
LFM2.5 2.6B2.69B8-பிட்2.9 GB124–221
Qwen3.5 2B2B8-பிட்2.1 GB171–305
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8-பிட்1.3 GB277–492
Qwen3.5 0.8B0.8B8-பிட்0.9 GB400–711
Qwen3 0.6B0.6B8-பிட்0.6 GB600–1067
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B செயலில் · இன்டெலிஜென்ஸ் 15.62-பிட் குறைந்த தரம்38.1 GB116–206
gpt-oss-120b117B · 5.1B செயலில் · இன்டெலிஜென்ஸ் 11.62-பிட் குறைந்த தரம்36.6 GB225–400
Mistral Small 4 (119B)119B · 6.5B செயலில் · இன்டெலிஜென்ஸ் 11.32-பிட் குறைந்த தரம்37.2 GB180–320
Qwen3 Coder Next80B · 3B செயலில் · இன்டெலிஜென்ஸ் 9.23-பிட் குறைந்த தரம்35 GB277–492
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B செயலில் · இன்டெலிஜென்ஸ் 6.52-பிட் குறைந்த தரம்34.1 GB68–121
Ornith 1.5 122B122B · 10B செயலில்2-பிட் குறைந்த தரம்38.1 GB116–206
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B செயலில்2-பிட் குறைந்த தரம்37.5 GB95–168
GLM-4.5 Air106B · 12B செயலில்2-பிட் குறைந்த தரம்33.1 GB95–168

இயங்கும், ஆனால் மெதுவாக 3

பொருந்துகின்றன, ஆனால் வினாடிக்கு 10 டோக்கன்களுக்குக் குறைவு: பேட்ச் வேலைக்குச் சரி, சாட்டுக்கு மெதுவானவை.

மாடல்பதிப்புமெமரிடோக்கன்கள்/வினாடி
Llama 3.3 70B Instruct70B4-பிட்39.4 GB9–16
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · இன்டெலிஜென்ஸ் 14.22-பிட் குறைந்த தரம்40 GB9–16
Devstral 2 (123B)123B2-பிட் குறைந்த தரம்38.4 GB9–17

மிகப் பெரியவை 23

64 GB-ஐ விட அதிக மெமரி தேவை, 2 பிட்டிலும் கூட.

மற்ற Mac-கள்

64 GB கொண்ட எல்லா Mac-களும், எந்தச் சிப்பாக இருந்தாலும்.

குறைந்த அல்லது அதிக மெமரியுடன் M1 Ultra:

அருகிலுள்ள சிப்கள்:

நேருக்கு நேர்:

எந்த Mac அல்லது GPU-உடனும் ஒப்பிடுங்கள் · லோக்கல் AI-க்கு M1 Ultra · லோக்கல் LLM-களுக்குச் சிறந்த Mac · எல்லா Mac-களும்

கேள்விகள்

64 GB கொண்ட M1 Ultra-க்குச் சிறந்த LLM எது?
Intelligence Index வெளியிடப்பட்ட மாடல்களில், இங்கே நன்றாக இயங்குபவற்றில் Qwen3.8 27B அதிக மதிப்பெண் பெறுகிறது: 8-பிட், வினாடிக்கு சுமார் 13–22 டோக்கன்கள். நன்றாக இயங்குவதில் மிகப் பெரியது Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B.
64 GB கொண்ட M1 Ultra, Llama 3.3 70B-ஐ இயக்குமா?
ஆம், ஆனால் மெதுவாக: 4-பிட், வினாடிக்கு சுமார் 9–16 டோக்கன்கள்.
M1 Ultra-இல் gpt-oss-20b எவ்வளவு வேகமாக இயங்கும்?
வினாடிக்கு சுமார் 189–337 டோக்கன்கள் (நேட்டிவ் 4.25-பிட்), சிப்பின் 800 GB/s மெமரி பேண்ட்வித்திலிருந்து கணக்கிடப்பட்டது.

இவற்றை MLX Harness (இலவசம், ஓப்பன் சோர்ஸ்) மூலமோ, Terminal-இல் Apple-இன் mlx-lm மூலமோ இயக்குங்கள்: படிப்படியாக.

எப்படிக் கணக்கிடப்பட்டது

மெமரி: மாடலின் பாராமீட்டர்கள் ஒரு வெயிட்டுக்கு 8, 6, 4, 3 அல்லது 2 பிட்களில், கூடவே MLX-இன் குரூப் ஸ்கேல்கள் (ஒரு வெயிட்டுக்கு அரை பிட்), அல்லது அதன் நேட்டிவ் வடிவம், அதற்கு மேல் கான்டெக்ஸ்ட்டுக்கு இடம். இயல்பாக macOS, யூனிஃபைடு மெமரியில் சுமார் 75%-ஐ GPU பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. வேகம்: மெமரி பேண்ட்வித்தை ஒவ்வொரு டோக்கனுக்கும் படிக்கப்படும் பைட்டுகளால் வகுத்தால், ஒரு உரையாடலுக்கான உச்சவரம்பு கிடைக்கும்; llama.cpp-இன் பொது Apple Silicon பெஞ்ச்மார்க்குகளில் உண்மையான ரன்கள் அதில் சுமார் 45% முதல் 80% வரை எட்டுகின்றன, அந்த வரம்பே காட்டப்படுகிறது. இவை மதிப்பீடுகள், அளவீடுகள் அல்ல: உங்கள் சொந்த Mac-ஐ MLX Bench-இல் அளந்து பாருங்கள். மாடல் விவரங்கள் ஒவ்வொரு அதிகாரப்பூர்வ மாடல் கார்டிலிருந்தும், சிப் விவரங்கள் Apple-இன் Tech Specs-இலிருந்தும். சரிபார்த்தது 2026-10-19. mlx.app/compare-இல் உள்ள அதே தரவு.

64 GB கொண்ட M1 Ultra எந்த LLM-களை இயக்கும்? மாடல்கள், வேகம்