Пам’ять за кожної точності
| Версія | Ваги | З контекстом | Мінімальний Mac |
|---|---|---|---|
| нативні 4,25 біт | 65,3 ГБ | 70,5 ГБ | 96 ГБ |
| 3 біт нижча якість | 51,2 ГБ | 55,3 ГБ | 96 ГБ |
| 2 біт нижча якість | 36,6 ГБ | 39,5 ГБ | 64 ГБ |
На кожному чипі Apple
Мінімальний обсяг пам’яті кожного чипа, на якому запускається gpt-oss-120b, найкраща версія, що вміщується, і очікувана швидкість генерації.
| Чип | Потрібно | Версія | Токенів/с |
|---|---|---|---|
| M6 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M5 Ultra | 96 ГБ | нативні 4,25 біт Працює добре | 200–356 |
| M5 Max | 128 ГБ | нативні 4,25 біт Працює добре | 102–182 |
| M5 Pro | 64 ГБ | 2 біт Працює добре | 86–154 |
| M5 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M4 Max | 128 ГБ | нативні 4,25 біт Працює добре | 91–162 |
| M4 Pro | 64 ГБ | 2 біт Працює добре | 77–137 |
| M4 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M3 Ultra | 96 ГБ | нативні 4,25 біт Працює добре | 137–243 |
| M3 Max | 96 ГБ | нативні 4,25 біт Працює добре | 50–89 |
| M3 Pro | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M3 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M2 Ultra | 128 ГБ | нативні 4,25 біт Працює добре | 133–237 |
| M2 Max | 96 ГБ | нативні 4,25 біт Працює добре | 67–119 |
| M2 Pro | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M2 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M1 Ultra | 128 ГБ | нативні 4,25 біт Працює добре | 133–237 |
| M1 Max | 64 ГБ | 2 біт Працює добре | 113–200 |
| 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 gpt-oss-120b, 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/gpt-oss-120b-MXFP4-Q8Збірка: mlx-community/gpt-oss-120b-MXFP4-Q8 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 gpt-oss-120b
| Розробник | OpenAI |
|---|---|
| Параметри | 117B усього · 5,1B активних (mixture of experts) |
| Контекст | токенів: 128K |
| Ліцензія | Apache-2.0 |
| Випуск | 2025-08 |
| Вхідні дані | Текст |
| Інтелект | 11,6 в Artificial Analysis Intelligence Index |
| Ваги | openai/gpt-oss-120b |
Посібник: покроково на mlx.app
Запитання
- Скільки пам’яті потрібно моделі gpt-oss-120b?
- Близько 65,3 ГБ на ваги (нативні 4,25 біт) плюс місце для контексту: загалом 70,5 ГБ. На Mac це означає 96 ГБ об’єднаної пам’яті або більше, адже за замовчуванням macOS дає GPU близько 75% пам’яті.
- Наскільки швидко gpt-oss-120b працює на Mac?
- Швидкість генерації залежить від пропускної здатності пам’яті. Найшвидший Mac для неї тут — M5 Ultra із 96 ГБ: близько 200–356 токенів за секунду (нативні 4,25 біт). Мінімальний Mac, що її запускає, — M5 Ultra із 96 ГБ — видає близько 200–356.
- Чому gpt-oss-120b працює швидше, ніж можна очікувати з її розміру?
- Це модель mixture-of-experts: вона тримає в пам’яті 117B параметрів, але на кожен токен читає лише 5,1B, тож пише зі швидкістю значно меншої моделі.
Схожі моделі
Для картки моделі або README
Показує мінімальний Mac, на якому gpt-oss-120b добре працює, і веде сюди.
[](https://mlx.app/run/gpt-oss-120b)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.