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 Sage-A1.5, 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 | 174–310 |
| 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 | 119–211 |
| 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 | 116–206 |
| 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 | 116–206 |
| 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 Sage-A1.5, 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/Sage-A1.5-OptiQ-4bitЗбірка: mlx-community/Sage-A1.5-OptiQ-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 Sage-A1.5
| Розробник | Shanghai AI Laboratory (InternScience) |
|---|---|
| Параметри | 35B усього · 2,95B активних (mixture of experts) |
| Контекст | токенів: 256K |
| Ліцензія | Apache-2.0 |
| Випуск | 2026-10 |
| Вхідні дані | Текст і зображення |
| Ваги | InternScience/Sage-A1.5 |
Запитання
- Скільки пам’яті потрібно моделі Sage-A1.5?
- 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 Sage-A1.5 працює на Mac?
- Швидкість генерації залежить від пропускної здатності пам’яті. Найшвидший Mac для неї тут — M5 Ultra із 96 ГБ: близько 174–310 токенів за секунду (8 біт). Мінімальний Mac, що її запускає, — M2 Max із 32 ГБ — видає близько 106–188.
- Чому Sage-A1.5 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 2,95B, тож пише зі швидкістю значно меншої моделі.
Схожі моделі
Для картки моделі або README
Показує мінімальний Mac, на якому Sage-A1.5 добре працює, і веде сюди.
[](https://mlx.app/run/sage-a1.5)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.
Відкриті дані: mlx.app/data (JSON, CSV)