Her hassasiyette bellek
| Sürüm | Ağırlıklar | Bağlamla | En küçük Mac |
|---|---|---|---|
| 8 bit | 1,3 GB | 2,8 GB | 8 GB |
| 6 bit | 1 GB | 2,5 GB | 8 GB |
| 4 bit | 0,7 GB | 2,2 GB | 8 GB |
| 3 bit daha düşük kalite | 0,5 GB | 2 GB | 8 GB |
| 2 bit daha düşük kalite | 0,4 GB | 1,9 GB | 8 GB |
Her Apple çipinde
Her çipin Llama 3.2 1B Instruct modelini çalıştıran en küçük bellek boyutu, ona sığan en iyi sürüm ve bekleyebileceğiniz yazma hızı.
| Çip | Gereken | Sürüm | Token/s |
|---|---|---|---|
| M6 | 16 GB | 8 bit İyi çalışır | 53–94 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8 bit İyi çalışır | 415–738 |
| M5 Max | 36 GB | 8 bit İyi çalışır | 159–283 |
| M5 Pro | 24 GB | 8 bit İyi çalışır | 106–189 |
| M5 | 16 GB | 8 bit İyi çalışır | 53–94 |
| M4 Max | 36 GB | 8 bit İyi çalışır | 142–252 |
| M4 Pro | 24 GB | 8 bit İyi çalışır | 95–168 |
| M4 | 16 GB | 8 bit İyi çalışır | 42–74 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8 bit İyi çalışır | 284–504 |
| M3 Max | 36 GB | 8 bit İyi çalışır | 104–185 |
| M3 Pro | 18 GB | 8 bit İyi çalışır | 52–92 |
| M3 | 8 GB | 8 bit İyi çalışır | 35–62 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8 bit İyi çalışır | 277–492 |
| M2 Max | 32 GB | 8 bit İyi çalışır | 138–246 |
| M2 Pro | 16 GB | 8 bit İyi çalışır | 69–123 |
| M2 | 8 GB | 8 bit İyi çalışır | 35–62 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8 bit İyi çalışır | 277–492 |
| M1 Max | 32 GB | 8 bit İyi çalışır | 138–246 |
| M1 Pro | 16 GB | 8 bit İyi çalışır | 69–123 |
| M1 | 8 GB | 8 bit İyi çalışır | 24–42 |
Nasıl çalıştırılır
- Kolay yol: ücretsiz ve açık kaynak MLX Harness uygulamasını indirin. Llama 3.2 1B Instruct modelini arayın, Mac'inize uyan sürümü indirin ve sohbet edin. Model, OpenAI uyumlu bir API üzerinden diğer uygulamalarınıza da sunulur.MLX Harness'yu indirinÜcretsiz · Apple Silicon · macOS 14.5 veya üstü
- Apple'ın MLX'iyle Terminal'de:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Llama-3.2-1B-Instruct-4bitDerleme: Hugging Face'te mlx-community/Llama-3.2-1B-Instruct-4bit. Diğer hassasiyetler hemen yanında.
Adım adım: Mac'te LLM indirip çalıştırma · MLX Harness nasıl kullanılır · MLX, Ollama ve llama.cpp karşılaştırması
Llama 3.2 1B Instruct hakkında
| Geliştiren | Meta |
|---|---|
| Parametreler | 1,23B (yoğun) |
| Bağlam | 128K token |
| Lisans | Llama 3.2 Community License |
| Yayın tarihi | 2024-09 |
| Girdi | Metin |
| Ağırlıklar | meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct |
Sorular
- Llama 3.2 1B Instruct ne kadar bellek gerektirir?
- 4 bit ile yaklaşık 0,7 GB ağırlık, artı bağlam için yer: toplam 2,2 GB. macOS varsayılan olarak GPU'nun belleğin yaklaşık %75'ini kullanmasına izin verdiği için bu, Mac'te 8 GB veya daha fazla birleşik bellek demektir.
- Llama 3.2 1B Instruct Mac'te ne kadar hızlı?
- Yazma hızı bellek bant genişliğine bağlıdır. Burada onun için en hızlı Mac, 96 GB'lık M5 Ultra: saniyede yaklaşık 415–738 token (8 bit). Onu çalıştıran en küçük Mac, 8 GB'lık M3, yaklaşık 35–62 token yazar.
- Kuantizasyon Llama 3.2 1B Instruct modeline zarar verir mi?
- 4 bitte çoğu model özgün kaliteye yakın kalır; 4 bitin altında kalite daha hızlı düşer. Mac'inize pay bırakarak sığan en yüksek hassasiyeti seçin.
Benzer modeller
Model kartınız veya README için
Llama 3.2 1B Instruct modelini iyi çalıştıran en küçük Mac'i gösterir ve buraya bağlantı verir.
[](https://mlx.app/run/llama-3.2-1b)Nasıl hesaplanır
Bellek: modelin parametreleri ağırlık başına 8, 6, 4, 3 veya 2 bitte, artı MLX'in grup ölçekleri (ağırlık başına yarım bit) ya da modelin yerel biçimi; üstüne bağlam için yer. macOS varsayılan olarak GPU'nun birleşik belleğin yaklaşık %75'ini kullanmasına izin verir. Hız: bellek bant genişliğinin token başına okunan bayt sayısına bölümü, tek bir sohbet için üst sınırdır; llama.cpp'nin herkese açık Apple Silicon karşılaştırmalarında gerçek çalıştırmalar bunun yaklaşık %45 ile %80'ine ulaşır ve gösterilen aralık budur. Bunlar ölçüm değil tahmindir: kendi Mac'inizi MLX Bench ile ölçün. Model verileri her modelin resmî model kartından, çip verileri Apple'ın Teknik Özellikler sayfalarından alınmıştır. Kontrol tarihi: 2026-10-19. mlx.app/compare ile aynı veriler.