Пам’ять за кожної точності
| Версія | Ваги | З контекстом | Мінімальний Mac |
|---|---|---|---|
| 8 біт | 37,2 ГБ | 40,2 ГБ | 64 ГБ |
| 6 біт | 28,4 ГБ | 30,7 ГБ | 48 ГБ |
| 4 біт | 19,7 ГБ | 21,3 ГБ | 32 ГБ |
| 3 біт нижча якість | 15,3 ГБ | 16,8 ГБ | 24 ГБ |
| 2 біт нижча якість | 10,9 ГБ | 12,4 ГБ | 18 ГБ |
На кожному чипі Apple
Мінімальний обсяг пам’яті кожного чипа, на якому запускається Qwen3.6 35B A3B, найкраща версія, що вміщується, і очікувана швидкість генерації.
| Чип | Потрібно | Версія | Токенів/с |
|---|---|---|---|
| M6 | 32 ГБ | 4 біт Працює добре | 45–80 |
| M5 Ultra | 96 ГБ | 8 біт Працює добре | 169–300 |
| M5 Max | 36 ГБ | 4 біт Працює добре | 122–216 |
| M5 Pro | 48 ГБ | 6 біт Працює добре | 58–102 |
| M5 | 32 ГБ | 4 біт Працює добре | 41–72 |
| M4 Max | 36 ГБ | 4 біт Працює добре | 109–193 |
| M4 Pro | 48 ГБ | 6 біт Працює добре | 51–91 |
| M4 | 32 ГБ | 4 біт Працює добре | 32–56 |
| M3 Ultra | 96 ГБ | 8 біт Працює добре | 115–205 |
| M3 Max | 36 ГБ | 4 біт Працює добре | 79–141 |
| M3 Pro | 36 ГБ | 4 біт Працює добре | 40–71 |
| M3 | 24 ГБ | 3 біт Працює добре | 35–62 |
| M2 Ultra | 64 ГБ | 8 біт Працює добре | 113–200 |
| M2 Max | 32 ГБ | 4 біт Працює добре | 106–188 |
| M2 Pro | 32 ГБ | 4 біт Працює добре | 53–94 |
| M2 | 24 ГБ | 3 біт Працює добре | 35–62 |
| M1 Ultra | 64 ГБ | 8 біт Працює добре | 113–200 |
| M1 Max | 32 ГБ | 4 біт Працює добре | 106–188 |
| M1 Pro | 32 ГБ | 4 біт Працює добре | 53–94 |
| M1 | 16 ГБ | 2 біт Ледь вміщується | 34–60 |
Як запустити
- Найпростіший спосіб: завантажте MLX Harness — безкоштовно і з відкритим кодом. Знайдіть Qwen3.6 35B A3B, 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/Qwen3.6-35B-A3B-4bitЗбірка: mlx-community/Qwen3.6-35B-A3B-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 Qwen3.6 35B A3B
| Розробник | Qwen (Alibaba) |
|---|---|
| Параметри | 35B усього · 3B активних (mixture of experts) |
| Контекст | токенів: 256K |
| Ліцензія | Apache-2.0 |
| Випуск | 2026-04 |
| Вхідні дані | Текст і зображення |
| Інтелект | 18,2 в Artificial Analysis Intelligence Index |
| Ваги | Qwen/Qwen3.6-35B-A3B |
Запитання
- Скільки пам’яті потрібно моделі Qwen3.6 35B A3B?
- Близько 19,7 ГБ на ваги (4 біт) плюс місце для контексту: загалом 21,3 ГБ. На Mac це означає 32 ГБ об’єднаної пам’яті або більше, адже за замовчуванням macOS дає GPU близько 75% пам’яті.
- Наскільки швидко Qwen3.6 35B A3B працює на Mac?
- Швидкість генерації залежить від пропускної здатності пам’яті. Найшвидший Mac для неї тут — M5 Ultra із 96 ГБ: близько 169–300 токенів за секунду (8 біт). Мінімальний Mac, що її запускає, — M2 Max із 32 ГБ — видає близько 106–188.
- Чому Qwen3.6 35B A3B працює швидше, ніж можна очікувати з її розміру?
- Це модель mixture-of-experts: вона тримає в пам’яті 35B параметрів, але на кожен токен читає лише 3B, тож пише зі швидкістю значно меншої моделі.
Схожі моделі
Для картки моделі або README
Показує мінімальний Mac, на якому Qwen3.6 35B A3B добре працює, і веде сюди.
[](https://mlx.app/run/qwen3.6-35b-a3b)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.