Mac có chạy được Magistral Small 1.2 (2509) không?

Có, với 24 GB bộ nhớ hợp nhất trở lên. Magistral Small 1.2 (2509) có 24B tham số; dưới đây là bộ nhớ cần ở từng mức chính xác và tốc độ của mọi chip Apple khi chạy nó.

Bộ nhớ ở mức 4-bit15 GBtrọng số 13,5 GB + ngữ cảnh
Mac nhỏ nhất24 GB4-bit · 55 cấu hình Mac
Mac nhanh nhất21–38token/giây · M5 Ultra 96 GB (ước tính)

Bộ nhớ ở từng mức chính xác

Phiên bảnTrọng sốKèm ngữ cảnhMac nhỏ nhất
8-bit25,5 GB27,5 GB48 GB
6-bit19,5 GB21,1 GB32 GB
4-bit13,5 GB15 GB24 GB
3-bit chất lượng thấp hơn10,5 GB12 GB16 GB
2-bit chất lượng thấp hơn7,5 GB9 GB16 GB

Trên mọi chip Apple

Dung lượng bộ nhớ nhỏ nhất của mỗi chip chạy được Magistral Small 1.2 (2509), phiên bản tốt nhất vừa với nó, và tốc độ viết bạn có thể kỳ vọng.

ChipCầnPhiên bảnToken/giây
M624 GB4-bit Chậm6–10
M5 Ultra96 GB8-bit Chạy tốt21–38
M5 Max36 GB6-bit Chạy tốt11–19
M5 Pro24 GB4-bit Chạy tốt10–18
M524 GB4-bit Chậm5–9
M4 Max36 GB4-bit Chạy tốt14–24
M4 Pro24 GB4-bit Chậm9–16
M424 GB4-bit Chậm4–7
M3 Ultra96 GB8-bit Chạy tốt14–26
M3 Max36 GB4-bit Chạy tốt10–18
M3 Pro36 GB6-bit Chậm3–6
M324 GB4-bit Chậm3–6
M2 Ultra64 GB8-bit Chạy tốt14–25
M2 Max32 GB4-bit Chạy tốt13–24
M2 Pro32 GB6-bit Chậm5–8
M224 GB4-bit Chậm3–6
M1 Ultra64 GB8-bit Chạy tốt14–25
M1 Max32 GB4-bit Chạy tốt13–24
M1 Pro32 GB6-bit Chậm5–8
M116 GB3-bit Chậm3–5

Cách chạy

  1. Cách dễ nhất: tải MLX Harness, miễn phí và mã nguồn mở. Tìm Magistral Small 1.2 (2509), tải phiên bản vừa với Mac của bạn và bắt đầu trò chuyện. Ứng dụng cũng cung cấp mô hình cho các ứng dụng khác qua API tương thích OpenAI.Tải MLX HarnessMiễn phí · Apple Silicon · macOS 14.5 trở lên
  2. Trong Terminal với MLX của Apple: Chưa có bản dựng MLX từ cộng đồng, nên hãy tự tạo từ trọng số chính thức:pip install mlx-lmmlx_lm.convert --hf-path mistralai/Magistral-Small-2509 -q

Từng bước: tải và chạy LLM trên Mac · cách dùng MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Về Magistral Small 1.2 (2509)

Nhà phát triểnMistral AI
Tham số24B (dense)
Ngữ cảnh128K token
Giấy phépApache-2.0
Phát hành2025-09
Đầu vàoVăn bản và hình ảnh
Trọng sốmistralai/Magistral-Small-2509

Câu hỏi

Magistral Small 1.2 (2509) cần bao nhiêu bộ nhớ?
Khoảng 13,5 GB cho trọng số ở mức 4-bit, cộng thêm chỗ cho ngữ cảnh: tổng cộng 15 GB. Trên Mac, điều đó có nghĩa là cần từ 24 GB bộ nhớ hợp nhất trở lên, vì mặc định macOS cho GPU dùng khoảng 75% bộ nhớ.
Magistral Small 1.2 (2509) chạy nhanh đến đâu trên Mac?
Tốc độ viết phụ thuộc vào băng thông bộ nhớ. Mac nhanh nhất cho mô hình này ở đây là M5 Ultra với 96 GB, khoảng 21–38 token mỗi giây (8-bit). Mac nhỏ nhất chạy được nó, M5 Pro với 24 GB, đạt khoảng 10–18.
Lượng tử hóa có làm Magistral Small 1.2 (2509) kém đi không?
Ở 4 bit, phần lớn mô hình giữ chất lượng gần với bản gốc; dưới 4 bit chất lượng giảm nhanh hơn. Hãy chọn mức chính xác cao nhất vừa với Mac của bạn mà vẫn còn dư chỗ.

Mô hình tương tự

Mọi mô hình · Mọi Mac · So sánh Mac của bạn

Cho thẻ mô hình hoặc README của bạn

Runs on a Mac: Magistral Small 1.2 (2509) Hiển thị chiếc Mac nhỏ nhất chạy tốt Magistral Small 1.2 (2509) và liên kết tới trang này.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/magistral-small-2509.svg)](https://mlx.app/run/magistral-small-2509)

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.

Mac chạy được Magistral Small 1.2 (2509) không? Bộ nhớ, tốc độ