M6 能跑 70B 模型嗎？

跑得不從容。4 位元的 70B 模型約需 40 GB，而 M6 最多只有 32 GB。約 42B 參數以內的模型可以順暢執行。

M6 每秒能產生多少 token？

以 4 位元 8B 模型為例，上限約為每秒 38 token，實際執行大約能達到其一半到五分之四。模型越大，速度按比例越慢。

在本機執行模型時，最關鍵的是記憶體與頻寬。M6 最高 32 GB、170 GB/s，足以執行約 42B 參數以內的模型。它也能透過 MLX Node 為 MLX Network 執行 AI 工作來賺取收益。

4 位元量化時，每 10 億個參數需要略多於 0.5 GB 記憶體，還要為上下文與 macOS 留出空間。32 GB 的 M6 可以從容放下約 42B 參數以內的模型。

產生文字的速度受記憶體頻寬限制：每產生一個新 token，都要把模型的作用中權重讀一遍。用 M6 的 170 GB/s 除以每個 token 讀取的位元組數，就得到下方的上限。實際執行通常能達到上限的 45% 到 80%（llama.cpp 基準測試）。

M5 世代晶片在 GPU 中加入了神經加速器，讀取提示詞比 M4 快數倍：Apple 測得使用 MLX 時第一個 token 出現的速度快 3.3 到 4.1 倍（Apple）。

M6 能跑 70B 模型嗎？: 跑得不從容。4 位元的 70B 模型約需 40 GB，而 M6 最多只有 32 GB。約 42B 參數以內的模型可以順暢執行。
M6 每秒能產生多少 token？: 以 4 位元 8B 模型為例，上限約為每秒 38 token，實際執行大約能達到其一半到五分之四。模型越大，速度按比例越慢。
M6 適合跑 AI 嗎？: 在本機執行模型時，最關鍵的是記憶體與頻寬。M6 最高 32 GB、170 GB/s，足以執行約 42B 參數以內的模型。它也能透過 MLX Node 為 MLX Network 執行 AI 工作來賺取收益。