Her hassasiyette bellek
| Sürüm | Ağırlıklar | Bağlamla | En küçük Mac |
|---|---|---|---|
| 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 daha düşük kalite | 15,3 GB | 16,8 GB | 24 GB |
| 2 bit daha düşük kalite | 10,9 GB | 12,4 GB | 18 GB |
Her Apple çipinde
Her çipin Sage-A1.5 modelini çalıştıran en küçük bellek boyutu, ona sığan en iyi sürüm ve bekleyebileceğiniz yazma hızı.
| Çip | Gereken | Sürüm | Token/s |
|---|---|---|---|
| M6 | 32 GB | 4 bit İyi çalışır | 45–80 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8 bit İyi çalışır | 174–310 |
| M5 Max | 36 GB | 4 bit İyi çalışır | 122–216 |
| M5 Pro | 48 GB | 6 bit İyi çalışır | 58–102 |
| M5 | 32 GB | 4 bit İyi çalışır | 41–72 |
| M4 Max | 36 GB | 4 bit İyi çalışır | 109–193 |
| M4 Pro | 48 GB | 6 bit İyi çalışır | 51–91 |
| M4 | 32 GB | 4 bit İyi çalışır | 32–56 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8 bit İyi çalışır | 119–211 |
| M3 Max | 36 GB | 4 bit İyi çalışır | 79–141 |
| M3 Pro | 36 GB | 4 bit İyi çalışır | 40–71 |
| M3 | 24 GB | 3 bit İyi çalışır | 35–62 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8 bit İyi çalışır | 116–206 |
| M2 Max | 32 GB | 4 bit İyi çalışır | 106–188 |
| M2 Pro | 32 GB | 4 bit İyi çalışır | 53–94 |
| M2 | 24 GB | 3 bit İyi çalışır | 35–62 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8 bit İyi çalışır | 116–206 |
| M1 Max | 32 GB | 4 bit İyi çalışır | 106–188 |
| M1 Pro | 32 GB | 4 bit İyi çalışır | 53–94 |
| M1 | 16 GB | 2 bit Ancak sığar | 34–60 |
Nasıl çalıştırılır
- Kolay yol: ücretsiz ve açık kaynak MLX Harness uygulamasını indirin. Sage-A1.5 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/Sage-A1.5-OptiQ-4bitDerleme: Hugging Face'te mlx-community/Sage-A1.5-OptiQ-4bit. Diğer hassasiyetler hemen yanında.
Adım adım: Mac'te LLM indirip çalıştırma · MLX Harness nasıl kullanılır · MLX, Ollama ve llama.cpp karşılaştırması
Sage-A1.5 hakkında
| Geliştiren | Shanghai AI Laboratory (InternScience) |
|---|---|
| Parametreler | 35B toplam · 2,95B etkin (mixture of experts) |
| Bağlam | 256K token |
| Lisans | Apache-2.0 |
| Yayın tarihi | 2026-10 |
| Girdi | Metin ve görseller |
| Ağırlıklar | InternScience/Sage-A1.5 |
Sorular
- Sage-A1.5 ne kadar bellek gerektirir?
- 4 bit ile yaklaşık 19,7 GB ağırlık, artı bağlam için yer: toplam 21,3 GB. macOS varsayılan olarak GPU'nun belleğin yaklaşık %75'ini kullanmasına izin verdiği için bu, Mac'te 32 GB veya daha fazla birleşik bellek demektir.
- Sage-A1.5 Mac'te ne kadar hızlı?
- Yazma hızı bellek bant genişliğine bağlıdır. Burada onun için en hızlı Mac, 96 GB'lık M5 Ultra: saniyede yaklaşık 174–310 token (8 bit). Onu çalıştıran en küçük Mac, 32 GB'lık M2 Max, yaklaşık 106–188 token yazar.
- Sage-A1.5 neden boyutunun düşündürdüğünden hızlı çalışır?
- Bu bir mixture-of-experts modeli: bellekte 35B parametre tutar ama her token için yalnızca 2,95B kadarını okur, bu yüzden çok daha küçük bir modelin hızında yazar.
Benzer modeller
Model kartınız veya README için
Sage-A1.5 modelini iyi çalıştıran en küçük Mac'i gösterir ve buraya bağlantı verir.
[](https://mlx.app/run/sage-a1.5)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.
Açık veri: mlx.app/data (JSON, CSV)