Пам’ять за кожної точності
| Версія | Ваги | З контекстом | Мінімальний Mac |
|---|---|---|---|
| 8 біт | 791 ГБ | 854 ГБ | більше, ніж має будь-який Mac |
| 6 біт | 605 ГБ | 653 ГБ | більше, ніж має будь-який Mac |
| 4 біт | 419 ГБ | 452 ГБ | більше, ніж має будь-який Mac |
| 3 біт нижча якість | 326 ГБ | 352 ГБ | 512 ГБ |
| 2 біт нижча якість | 233 ГБ | 251 ГБ | 512 ГБ |
На кожному чипі Apple
Мінімальний обсяг пам’яті кожного чипа, на якому запускається GLM-5.3, найкраща версія, що вміщується, і очікувана швидкість генерації.
| Чип | Потрібно | Версія | Токенів/с |
|---|---|---|---|
| M6 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M5 Ultra | 512 ГБ | 3 біт Працює добре | 31–55 |
| M5 Max | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M5 Pro | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M5 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M4 Max | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M4 Pro | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M4 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M3 Ultra | 512 ГБ | 3 біт Працює добре | 21–37 |
| M3 Max | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M3 Pro | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M3 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M2 Ultra | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M2 Max | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M2 Pro | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M2 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M1 Ultra | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M1 Max | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M1 Pro | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M1 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
Як запустити
- Найпростіший спосіб: завантажте MLX Harness — безкоштовно і з відкритим кодом. Знайдіть GLM-5.3, завантажте версію, яка підходить вашому Mac, і спілкуйтеся. Застосунок також віддає модель іншим вашим програмам через API, сумісний з OpenAI.Завантажити MLX HarnessБезкоштовно · Apple Silicon · macOS 14.5 або новіша
- У Терміналі з MLX від Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/GLM-5.3-4bitЗбірка: mlx-community/GLM-5.3-4bit на Hugging Face. Поруч лежать версії з іншою точністю.
Покроково: завантажити й запустити LLM на Mac · як користуватися MLX Harness · MLX, Ollama і llama.cpp
Про модель GLM-5.3
| Розробник | Z.ai (Zhipu) |
|---|---|
| Параметри | 744B усього · 40B активних (mixture of experts) |
| Контекст | токенів: 1M |
| Ліцензія | GLM-5.3 license (custom, 'glm-5.3') |
| Випуск | 2026-08 |
| Вхідні дані | Текст |
| Інтелект | 44,8 в Artificial Analysis Intelligence Index |
| Ваги | zai-org/GLM-5.3 |
Запитання
- Скільки пам’яті потрібно моделі GLM-5.3?
- Близько 419 ГБ на ваги (4 біт) плюс місце для контексту: загалом 452 ГБ. Це більше, ніж сьогодні має будь-який Mac.
- Наскільки швидко GLM-5.3 працює на Mac?
- Швидкість генерації залежить від пропускної здатності пам’яті. Найшвидший Mac для неї тут — M5 Ultra із 512 ГБ: близько 31–55 токенів за секунду (3 біт). Мінімальний Mac, що її запускає, — M5 Ultra із 512 ГБ — видає близько 31–55.
- Чому GLM-5.3 працює швидше, ніж можна очікувати з її розміру?
- Це модель mixture-of-experts: вона тримає в пам’яті 744B параметрів, але на кожен токен читає лише 40B, тож пише зі швидкістю значно меншої моделі.
Схожі моделі
Для картки моделі або README
Показує мінімальний Mac, на якому GLM-5.3 добре працює, і веде сюди.
[](https://mlx.app/run/glm-5.3)Як це розраховано
Пам’ять: параметри моделі за 8, 6, 4, 3 або 2 біт на вагу плюс групові масштаби MLX (пів біта на вагу) або її нативний формат, а зверху — місце для контексту. За замовчуванням macOS дає GPU близько 75% об’єднаної пам’яті. Швидкість: пропускна здатність пам’яті, поділена на кількість байтів, що читаються на кожен токен, — це стеля для однієї розмови; у публічних тестах llama.cpp на Apple Silicon реальні запуски досягають приблизно 45–80% від неї, і показано саме цей діапазон. Це оцінки, а не вимірювання: виміряйте свій Mac у MLX Bench. Дані моделей — з офіційних карток моделей, дані чипів — з технічних характеристик Apple. Перевірено 2026-10-19. Ті самі дані, що й на mlx.app/compare.