Bộ nhớ ở từng mức chính xác
| Phiên bản | Trọng số | Kèm ngữ cảnh | Mac nhỏ nhất |
|---|---|---|---|
| 8-bit | 30,6 GB | 33 GB | 48 GB |
| 6-bit | 23,4 GB | 25,3 GB | 36 GB |
| 4-bit | 16,2 GB | 17,7 GB | 24 GB |
| 3-bit chất lượng thấp hơn | 12,6 GB | 14,1 GB | 24 GB |
| 2-bit chất lượng thấp hơn | 9 GB | 10,5 GB | 16 GB |
Trên mọi chip Apple
Dung lượng bộ nhớ nhỏ nhất của mỗi chip chạy được Raon-1 mini Preview, phiên bản tốt nhất vừa với nó, và tốc độ viết bạn có thể kỳ vọng.
| Chip | Cần | Phiên bản | Token/giây |
|---|---|---|---|
| M6 | 24 GB | 4-bit Chạy tốt | 32–57 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8-bit Chạy tốt | 117–209 |
| M5 Max | 36 GB | 6-bit Chạy tốt | 59–105 |
| M5 Pro | 24 GB | 4-bit Chạy tốt | 58–102 |
| M5 | 24 GB | 4-bit Chạy tốt | 29–51 |
| M4 Max | 36 GB | 6-bit Chạy tốt | 53–94 |
| M4 Pro | 24 GB | 4-bit Chạy tốt | 51–91 |
| M4 | 24 GB | 4-bit Chạy tốt | 23–40 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8-bit Chạy tốt | 80–142 |
| M3 Max | 36 GB | 6-bit Chạy tốt | 39–69 |
| M3 Pro | 36 GB | 6-bit Chạy tốt | 19–34 |
| M3 | 24 GB | 4-bit Chạy tốt | 19–33 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8-bit Chạy tốt | 78–139 |
| M2 Max | 32 GB | 4-bit Chạy tốt | 75–133 |
| M2 Pro | 32 GB | 4-bit Chạy tốt | 38–67 |
| M2 | 24 GB | 4-bit Chạy tốt | 19–33 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8-bit Chạy tốt | 78–139 |
| M1 Max | 32 GB | 4-bit Chạy tốt | 75–133 |
| M1 Pro | 32 GB | 4-bit Chạy tốt | 38–67 |
| M1 | 16 GB | 2-bit Chạy tốt | 24–42 |
Cách chạy
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model KRAFTON/Raon-1-mini-preview-mlx --trust-remote-code--trust-remote-code cho phép mlx-lm chạy mã Python đi kèm bản dựng này, cần có để tải mô hình.Bản dựng: KRAFTON/Raon-1-mini-preview-mlx trên Hugging Face. Các mức chính xác khác nằm ngay cạnh.Từng bước: tải và chạy LLM trên Mac · MLX vs Ollama vs llama.cpp
Thích dùng ứng dụng hơn Terminal? So sánh các ứng dụng Mac chạy mô hình cục bộ trên AI App Store: giá, giấy phép và dữ liệu của bạn đi đâu.
Về Raon-1 mini Preview
| Nhà phát triển | KRAFTON |
|---|---|
| Tham số | Tổng 28,8B · 4,3B hoạt động (mixture-of-experts) |
| Ngữ cảnh | 256K token |
| Giấy phép | Apache-2.0 |
| Phát hành | 2026-10 |
| Đầu vào | Văn bản |
| Trọng số | KRAFTON/Raon-1-mini-preview |
Câu hỏi
- Raon-1 mini Preview cần bao nhiêu bộ nhớ?
- Khoảng 16,2 GB cho trọng số ở mức 4-bit, cộng thêm chỗ cho ngữ cảnh: tổng cộng 17,7 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.
- Raon-1 mini Preview 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 117–209 token mỗi giây (8-bit). Mac nhỏ nhất chạy được nó, M5 Pro với 24 GB, đạt khoảng 58–102.
- Vì sao Raon-1 mini Preview chạy nhanh hơn kích thước của nó?
- Đây là mô hình mixture-of-experts: nó giữ 28,8B tham số trong bộ nhớ nhưng mỗi token chỉ đọc 4,3B, nên viết nhanh như một mô hình nhỏ hơn nhiều.
Mô hình tương tự
Cho thẻ mô hình hoặc README của bạn
Hiển thị chiếc Mac nhỏ nhất chạy tốt Raon-1 mini Preview và liên kết tới trang này.
[](https://mlx.app/run/raon-1-mini-preview)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.
Dữ liệu mở: mlx.app/data (JSON, CSV)