Theo dung lượng bộ nhớ
| Bộ nhớ | Chạy tốt | Lớn nhất mà chạy tốt | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 8 GB68 GB/s | 14 | Gemma 4 E4B | quá lớn |
| 16 GB68 GB/s | 14 | Gemma 4 E4B | 19–34 tok/s |
Các mẫu máy: MacBook Air (M1, 2020). Không phải mẫu máy nào cũng có mọi dung lượng bộ nhớ; Thông số kỹ thuật của Apple liệt kê cấu hình của từng mẫu.
Câu hỏi
- MacBook Air chip M1 có tốt cho LLM cục bộ không?
- Với 16 GB, máy chạy tốt 14 trên 73 mô hình mở, lớn nhất là Gemma 4 E4B, và viết khoảng 19–34 token mỗi giây với gpt-oss-20b. M1 đọc bộ nhớ ở 68 GB/s, yếu tố quyết định tốc độ viết.
- MacBook Air chip M1 nên có bao nhiêu bộ nhớ để chạy AI?
- Với 8 GB, máy chạy tốt 14 mô hình mở; với 16 GB là 14, lớn nhất là Gemma 4 E4B. Bộ nhớ quyết định mô hình nào vừa và không thể nâng cấp sau này.
Các Mac khác
MacBook Air với các chip khác:
Các Mac khác dùng chip M1:
Đối đầu:
Cách tính
Bộ nhớ: số tham số của mô hình ở 8, 6, 4, 3 hoặc 2 bit mỗi trọng số cộng với hệ số tỷ lệ theo nhóm của MLX (nửa bit mỗi trọng số), hoặc theo định dạng gốc, rồi thêm chỗ cho ngữ cảnh. Mặc định macOS cho GPU dùng khoảng 75% bộ nhớ hợp nhất. Tốc độ: băng thông bộ nhớ chia cho số byte đọc mỗi token là mức trần cho một cuộc trò chuyện; trong benchmark Apple Silicon công khai của llama.cpp, thực tế đạt khoảng 45% đến 80% mức đó, và đó là khoảng được hiển thị. Đây là ước tính, không phải số đo: hãy đo chính Mac của bạn trên MLX Bench. Số liệu mô hình lấy từ thẻ mô hình chính thức, số liệu chip từ Thông số kỹ thuật của Apple. Kiểm tra ngày 2026-10-19. Cùng dữ liệu với mlx.app/compare.