| ماڈل | سائز | 4-bit پر | سب سے چھوٹا Mac |
|---|---|---|---|
| Qwen3 0.6BQwen (Alibaba) | 0.6B | 1.8 GB | 8 GB |
| Qwen3.5 0.8BQwen (Alibaba) | 0.8B | 2 GB | 8 GB |
| Llama 3.2 1B InstructMeta | 1.23B | 2.2 GB | 8 GB |
| Qwen3.5 2BQwen (Alibaba) | 2B | 2.6 GB | 8 GB |
| MiniCPM5 2BOpenBMB | 2.52B | 2.9 GB | 8 GB |
| LFM2.5 2.6BLiquid AI | 2.69B | 3 GB | 8 GB |
| Granite 4.2 3BIBM | 3B | 3.2 GB | 8 GB |
| SmolLM3 3BHugging Face | 3B | 3.2 GB | 8 GB |
| Llama 3.2 3B InstructMeta | 3.21B | 3.3 GB | 8 GB |
| Phi-4 mini instructMicrosoft | 3.8B | 3.6 GB | 8 GB |
| Nemotron 3 Nano 4BNVIDIA | 3.97B | 3.7 GB | 8 GB |
| Qwen3.5 4BQwen (Alibaba) | 4B | 3.8 GB | 8 GB |
| Gemma 4 E2BGoogle DeepMind | 5.1B | 4.4 GB | 8 GB |
| Llama 3.1 8B InstructMeta | 8B | 6 GB | 8 GB |
| Gemma 4 E4BGoogle DeepMind | 8B | 6 GB | 8 GB |
| Granite 4.2 8BIBM | 8B | 6 GB | 8 GB |
| Qwen3 8BQwen (Alibaba) | 8.2B | 6.1 GB | 16 GB |
| Ministral 3 8BMistral AI | 8.9B | 6.5 GB | 16 GB |
| Qwen3.5 9BQwen (Alibaba) | 9B | 6.6 GB | 16 GB |
| Gemma 4 12B UnifiedGoogle DeepMind | 12B | 8.2 GB | 16 GB |
| Phi-4 (14B)Microsoft | 14B | 9.4 GB | 16 GB |
| Phi-4 Reasoning Vision 15BMicrosoft | 15B | 9.9 GB | 16 GB |
| gpt-oss-20bOpenAI | 21B · 3.6B فعال | 15.3 GB | 24 GB |
| Devstral Small 2 (24B)Mistral AI | 24B | 15 GB | 24 GB |
| Magistral Small 1.2 (2509)Mistral AI | 24B | 15 GB | 24 GB |
| Mistral Small 3.2 (24B)Mistral AI | 24B | 15 GB | 24 GB |
| LFM2.5 24B A2BLiquid AI | 24B · 2B فعال | 15 GB | 24 GB |
| Gemma 4 26B A4BGoogle DeepMind | 25.2B · 3.8B فعال | 15.7 GB | 24 GB |
| Qwen3.8 27BQwen (Alibaba) | 27B | 16.7 GB | 24 GB |
| Qwen3.6 27BQwen (Alibaba) | 27B | 16.7 GB | 24 GB |
| Muse Glimmer 30BMeta (Meta Superintelligence Lab) | 29.6B | 18.2 GB | 32 GB |
| GLM-4.7 FlashZ.ai (Zhipu) | 30B · 3B فعال | 18.4 GB | 32 GB |
| Nemotron 3 Nano 30B A3BNVIDIA | 30B · 3.5B فعال | 18.4 GB | 32 GB |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3BNVIDIA | 30B · 3B فعال | 18.4 GB | 32 GB |
| Granite 4.2 30BIBM | 30B | 18.4 GB | 32 GB |
| Qwen3 Coder 30B A3B InstructQwen (Alibaba) | 30.5B · 3.3B فعال | 18.7 GB | 32 GB |
| Gemma 4 31BGoogle DeepMind | 30.7B | 18.8 GB | 32 GB |
| Qwen3.6 35B A3BQwen (Alibaba) | 35B · 3B فعال | 21.3 GB | 32 GB |
| Llama 3.3 70B InstructMeta | 70B | 42.6 GB | 64 GB |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9BNVIDIA | 74B · 9B فعال | 44.9 GB | 64 GB |
| Qwen3 Coder NextQwen (Alibaba) | 80B · 3B فعال | 48.6 GB | 96 GB |
| GLM-4.5 AirZ.ai (Zhipu) | 106B · 12B فعال | 64.4 GB | 96 GB |
| Llama 4 Scout 17B-16E InstructMeta | 109B · 17B فعال | 66.2 GB | 96 GB |
| gpt-oss-120bOpenAI | 117B · 5.1B فعال | 70.5 GB | 96 GB |
| Mistral Small 4 (119B)Mistral AI | 119B · 6.5B فعال | 72.3 GB | 128 GB |
| Nemotron 3 Super 120B A12BNVIDIA | 120B · 12B فعال | 72.9 GB | 128 GB |
| Qwen3.5 122B A10BQwen (Alibaba) | 122B · 10B فعال | 74.1 GB | 128 GB |
| Ornith 1.5 122BOrnith AI | 122B · 10B فعال | 74.1 GB | 128 GB |
| Devstral 2 (123B)Mistral AI | 123B | 74.7 GB | 128 GB |
| Mistral Medium 3.5 (128B)Mistral AI | 128B | 77.8 GB | 128 GB |
| Qwen3.8 Flash NextQwen (Alibaba) | 180B · 6B فعال | 109 GB | 192 GB |
| MiniMax M2.7MiniMax | 230B · 10B فعال | 140 GB | 192 GB |
| Inkling SmallThinking Machines Lab | 276B · 12B فعال | 168 GB | 256 GB |
| DeepSeek V4 Flash 0731DeepSeek | 284B · 13B فعال | 173 GB | 256 GB |
| Hy3Tencent | 295B · 21B فعال | 179 GB | 256 GB |
| MiMo V2.6 FlashXiaomi | 309B · 15B فعال | 187 GB | 256 GB |
| GLM-5.3 FlashZ.ai (Zhipu) | 320B · 18B فعال | 194 GB | 512 GB |
| Qwen3.5 397B A17BQwen (Alibaba) | 397B · 17B فعال | 241 GB | 512 GB |
| Llama 4 Maverick 17B-128E InstructMeta | 400B · 17B فعال | 243 GB | 512 GB |
| MiniMax M3MiniMax | 428B · 23B فعال | 260 GB | 512 GB |
| Beam 1.0Reflection AI | 501B · 23B فعال | 304 GB | 512 GB |
| Nemotron 3 Ultra 550B A55BNVIDIA | 550B · 55B فعال | 334 GB | 512 GB |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017DeepSeek | 552B · 16B فعال | 335 GB | 512 GB |
| Mistral Large 3 (675B)Mistral AI | 675B · 41B فعال | 410 GB | 512 GB |
| GLM-5.3Z.ai (Zhipu) | 744B · 40B فعال | 452 GB | 512 GB |
| Muse Spark OpenMeta (Meta Superintelligence Labs) | 816B · 42B فعال | 496 GB | 512 GB |
| InklingThinking Machines Lab | 975B · 41B فعال | 592 GB | 512 GB |
| Kimi K2.6Moonshot AI | 1,000B · 32B فعال | 643 GB | 512 GB |
| Kimi K2.7 CodeMoonshot AI | 1,000B · 32B فعال | 643 GB | 512 GB |
| MiMo V2.6 ProXiaomi | 1,020B · 42B فعال | 611 GB | 512 GB |
| DeepSeek V4 Pro 0813DeepSeek | 1,600B · 49B فعال | 972 GB | کوئی نہیں |
| Qwen3.8 2.4T A95BQwen (Alibaba) | 2,400B · 95B فعال | 1.5 TB | کوئی نہیں |
| Kimi K3Moonshot AI | 2,800B · 104B فعال | 1.7 TB | کوئی 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۔