ہر اوپن ماڈل، اور اس کے لیے درکار Mac۔

73 اوپن AI ماڈلز، سب سے چھوٹے سے سب سے بڑے تک: ہر ایک کی درکار میموری اور وہ سب سے چھوٹا Mac جو اسے اچھا چلاتا ہے۔ ہر Apple چپ اور اس کی رفتار دیکھنے کے لیے کوئی بھی کھولیں۔

ماڈلسائز4-bit پرسب سے چھوٹا Mac
Qwen3 0.6BQwen (Alibaba)0.6B1.8 GB8 GB
Qwen3.5 0.8BQwen (Alibaba)0.8B2 GB8 GB
Llama 3.2 1B InstructMeta1.23B2.2 GB8 GB
Qwen3.5 2BQwen (Alibaba)2B2.6 GB8 GB
MiniCPM5 2BOpenBMB2.52B2.9 GB8 GB
LFM2.5 2.6BLiquid AI2.69B3 GB8 GB
Granite 4.2 3BIBM3B3.2 GB8 GB
SmolLM3 3BHugging Face3B3.2 GB8 GB
Llama 3.2 3B InstructMeta3.21B3.3 GB8 GB
Phi-4 mini instructMicrosoft3.8B3.6 GB8 GB
Nemotron 3 Nano 4BNVIDIA3.97B3.7 GB8 GB
Qwen3.5 4BQwen (Alibaba)4B3.8 GB8 GB
Gemma 4 E2BGoogle DeepMind5.1B4.4 GB8 GB
Llama 3.1 8B InstructMeta8B6 GB8 GB
Gemma 4 E4BGoogle DeepMind8B6 GB8 GB
Granite 4.2 8BIBM8B6 GB8 GB
Qwen3 8BQwen (Alibaba)8.2B6.1 GB16 GB
Ministral 3 8BMistral AI8.9B6.5 GB16 GB
Qwen3.5 9BQwen (Alibaba)9B6.6 GB16 GB
Gemma 4 12B UnifiedGoogle DeepMind12B8.2 GB16 GB
Phi-4 (14B)Microsoft14B9.4 GB16 GB
Phi-4 Reasoning Vision 15BMicrosoft15B9.9 GB16 GB
gpt-oss-20bOpenAI21B · 3.6B فعال15.3 GB24 GB
Devstral Small 2 (24B)Mistral AI24B15 GB24 GB
Magistral Small 1.2 (2509)Mistral AI24B15 GB24 GB
Mistral Small 3.2 (24B)Mistral AI24B15 GB24 GB
LFM2.5 24B A2BLiquid AI24B · 2B فعال15 GB24 GB
Gemma 4 26B A4BGoogle DeepMind25.2B · 3.8B فعال15.7 GB24 GB
Qwen3.8 27BQwen (Alibaba)27B16.7 GB24 GB
Qwen3.6 27BQwen (Alibaba)27B16.7 GB24 GB
Muse Glimmer 30BMeta (Meta Superintelligence Lab)29.6B18.2 GB32 GB
GLM-4.7 FlashZ.ai (Zhipu)30B · 3B فعال18.4 GB32 GB
Nemotron 3 Nano 30B A3BNVIDIA30B · 3.5B فعال18.4 GB32 GB
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3BNVIDIA30B · 3B فعال18.4 GB32 GB
Granite 4.2 30BIBM30B18.4 GB32 GB
Qwen3 Coder 30B A3B InstructQwen (Alibaba)30.5B · 3.3B فعال18.7 GB32 GB
Gemma 4 31BGoogle DeepMind30.7B18.8 GB32 GB
Qwen3.6 35B A3BQwen (Alibaba)35B · 3B فعال21.3 GB32 GB
Llama 3.3 70B InstructMeta70B42.6 GB64 GB
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9BNVIDIA74B · 9B فعال44.9 GB64 GB
Qwen3 Coder NextQwen (Alibaba)80B · 3B فعال48.6 GB96 GB
GLM-4.5 AirZ.ai (Zhipu)106B · 12B فعال64.4 GB96 GB
Llama 4 Scout 17B-16E InstructMeta109B · 17B فعال66.2 GB96 GB
gpt-oss-120bOpenAI117B · 5.1B فعال70.5 GB96 GB
Mistral Small 4 (119B)Mistral AI119B · 6.5B فعال72.3 GB128 GB
Nemotron 3 Super 120B A12BNVIDIA120B · 12B فعال72.9 GB128 GB
Qwen3.5 122B A10BQwen (Alibaba)122B · 10B فعال74.1 GB128 GB
Ornith 1.5 122BOrnith AI122B · 10B فعال74.1 GB128 GB
Devstral 2 (123B)Mistral AI123B74.7 GB128 GB
Mistral Medium 3.5 (128B)Mistral AI128B77.8 GB128 GB
Qwen3.8 Flash NextQwen (Alibaba)180B · 6B فعال109 GB192 GB
MiniMax M2.7MiniMax230B · 10B فعال140 GB192 GB
Inkling SmallThinking Machines Lab276B · 12B فعال168 GB256 GB
DeepSeek V4 Flash 0731DeepSeek284B · 13B فعال173 GB256 GB
Hy3Tencent295B · 21B فعال179 GB256 GB
MiMo V2.6 FlashXiaomi309B · 15B فعال187 GB256 GB
GLM-5.3 FlashZ.ai (Zhipu)320B · 18B فعال194 GB512 GB
Qwen3.5 397B A17BQwen (Alibaba)397B · 17B فعال241 GB512 GB
Llama 4 Maverick 17B-128E InstructMeta400B · 17B فعال243 GB512 GB
MiniMax M3MiniMax428B · 23B فعال260 GB512 GB
Beam 1.0Reflection AI501B · 23B فعال304 GB512 GB
Nemotron 3 Ultra 550B A55BNVIDIA550B · 55B فعال334 GB512 GB
DeepSeek V4.1 Flash 1017DeepSeek552B · 16B فعال335 GB512 GB
Mistral Large 3 (675B)Mistral AI675B · 41B فعال410 GB512 GB
GLM-5.3Z.ai (Zhipu)744B · 40B فعال452 GB512 GB
Muse Spark OpenMeta (Meta Superintelligence Labs)816B · 42B فعال496 GB512 GB
InklingThinking Machines Lab975B · 41B فعال592 GB512 GB
Kimi K2.6Moonshot AI1,000B · 32B فعال643 GB512 GB
Kimi K2.7 CodeMoonshot AI1,000B · 32B فعال643 GB512 GB
MiMo V2.6 ProXiaomi1,020B · 42B فعال611 GB512 GB
DeepSeek V4 Pro 0813DeepSeek1,600B · 49B فعال972 GBکوئی نہیں
Qwen3.8 2.4T A95BQwen (Alibaba)2,400B · 95B فعال1.5 TBکوئی نہیں
Kimi K3Moonshot AI2,800B · 104B فعال1.7 TBکوئی نہیں

یا اپنے Mac سے شروع کریں: تمام Mac · موازنہ

یہ کیسے نکالا گیا

میموری: ماڈل کے پیرامیٹرز فی ویٹ 8، 6، 4، 3 یا 2 bits پر، ساتھ MLX کے گروپ اسکیلز (فی ویٹ آدھا bit)، یا اس کا اصل فارمیٹ، اور اوپر سے کانٹیکسٹ کی گنجائش۔ macOS ڈیفالٹ طور پر GPU کو یونیفائیڈ میموری کا تقریباً 75% استعمال کرنے دیتا ہے۔ رفتار: میموری بینڈوڈتھ کو فی ٹوکن پڑھے جانے والے بائٹس سے تقسیم کریں تو ایک گفتگو کی حد ملتی ہے؛ llama.cpp کے Apple Silicon پر پبلک بینچ مارکس میں اصل رنز اس کے تقریباً 45% سے 80% تک پہنچتے ہیں، اور یہی رینج دکھائی گئی ہے۔ یہ اندازے ہیں، پیمائشیں نہیں: اپنا Mac MLX Bench پر ناپیں۔ ماڈل کے اعداد ہر ماڈل کے آفیشل ماڈل کارڈ سے، چپ کے اعداد Apple کی Tech Specs سے۔ 2026-10-19 کو چیک کیا گیا۔ وہی ڈیٹا جو mlx.app/compare پر ہے۔

ہر اوپن LLM اور اس کے لیے درکار Mac: میموری اور کم از کم RAM