Apple Silicon Mac 配置
从 M1 到 M6 的每一款 Apple Silicon 芯片，以及 Apple 为其提供的每一种内存容量：统一内存、内存带宽、GPU 核心选项和搭载它的 Mac，均读取自 Apple 的技术规格页面，每一行都注明出处。 站内页面：所有 Mac。
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14 列 · 58 行 · 核对于 2026年10月19日
| 列 | 类型 | 含义 |
|---|---|---|
mac | 文本 | 标识符：芯片和内存容量，与 mlx.app/mac/<mac> 一致 |
chip | 文本 | 芯片名称 |
chip_id | 文本 | 芯片标识符 |
generation | 数字 | M 系列代数（1 = M1） |
tier | 文本 | base、pro、max 或 ultra |
memory_gb | 数字 | 统一内存，GB |
bandwidth_gbs | 数字 | Apple 公布的内存带宽，GB/s（Apple 未公布时为空：M1） |
bandwidth_gbs_used | 数字 | 估算使用的带宽，GB/s（M1：68，依据 Apple 的相对说法；见备注） |
gpu_memory_default_gb | 数字 | 约为统一内存的 75%：macOS 默认允许 GPU 使用的量（推算） |
gpu_cores | 文本 | 该内存容量可选的 GPU 核心数（列表） |
macs | 文本 | 搭载该芯片的 Mac，按 Apple 的型号名称（列表） |
note | 文本 | 来源中的注意事项 |
page | 文本 | mlx.app 上列出这台 Mac 能运行的所有模型的页面 |
sources | 文本 | 读取数字的 Apple 页面（列表） |
开放 AI 模型：参数量、激活参数量与内存
mlx.app/compare 上的每一个开放权重语言模型：总参数量和激活参数量、架构（稠密或混合专家）、上下文长度、许可证、发布日期、精度和权重大小，读取自每个模型的官方 Hugging Face 模型卡、config.json 和文件列表。 站内页面：所有模型。
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19 列 · 83 行 · 核对于 2026年10月19日
| 列 | 类型 | 含义 |
|---|---|---|
model | 文本 | 标识符，与 mlx.app/run/<model> 一致 |
name | 文本 | 模型名称 |
maker | 文本 | 发布方 |
hf_repo | 文本 | 官方 Hugging Face 仓库 |
params_b | 数字 | 总参数量，十亿（模型卡） |
active_params_b | 数字 | 每生成一个 token 读取的参数量，十亿（稠密模型等于 params_b；循环模型除外，它每次循环读取一次共享块：按默认循环次数计） |
architecture | 文本 | dense 或 moe |
context_tokens | 数字 | 最大上下文，token 数（config.json） |
license | 文本 | 模型卡上注明的许可证 |
released | 文本 | 发布日期（YYYY-MM-DD；模型卡未注明时取仓库创建日期） |
modality | 文本 | 输入：text，或 text+image |
precision | 文本 | 官方权重的精度 |
repo_weights_gb | 数字 | 官方权重文件的大小，十进制 GB |
native_gb | 数字 | 模型原生低比特格式的权重，GB（仅限以该格式发布的模型） |
native_bits | 数字 | 该原生格式每个权重的比特数 |
offload_gb | 数字 | 运行时可留在磁盘上的查找表，GB（不计入内存估算） |
mlx_build | 文本 | Hugging Face 上的社区 MLX 版本（如有） |
page | 文本 | mlx.app 上列出它所需内存和所有能运行它的 Mac 的页面 |
sources | 文本 | 读取数字的页面（列表） |
哪个开放模型能在哪台 Mac 上运行、速度多快（估算）
每一种 Apple Silicon Mac 配置对照每一个开放模型：能装进 macOS 分配给 GPU 的内存中的最高精度版本、预留上下文空间后所需的内存，以及以每秒 token 数表示的预估生成速度范围。根据公开规格估算，并非实测；计算方法见 mlx.app/compare。 站内页面：计算器。
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16 列 · 4,756 行 · 核对于 2026年10月19日
| 列 | 类型 | 含义 |
|---|---|---|
mac | 文本 | Mac 配置（见 macs） |
chip | 文本 | 芯片名称 |
memory_gb | 数字 | 统一内存，GB |
bandwidth_gbs | 数字 | 估算使用的内存带宽，GB/s |
model | 文本 | 模型（见 models） |
model_name | 文本 | 模型名称 |
version | 文本 | 推荐版本：能装下的最高精度（8、6、4、3 或 2 比特 MLX，或原生格式） |
bits_per_weight | 数字 | 每个权重存储的比特数，含 MLX 的分组缩放（+0.5） |
weights_gb | 数字 | 内存中的权重，GB |
needs_gb | 数字 | 权重加上上下文和运行时的余量（8% 或 1.5 GB，取较大者），GB |
fit | 文本 | fits（在 GPU 默认的 75% 以内）、tight（在内存的 90% 以内）、no |
group | 文本 | Runs well（装得下，10+ tok/s）、Runs, but slowly、Only just fits、Too big |
below_4_bit | 真/假 | 只有低于 4 比特的版本能装下时为 true（质量下降） |
tok_s_low | 数字 | 预估生成速度下限（带宽上限的 45%），tokens/s；装不下时为空 |
tok_s_high | 数字 | 预估生成速度上限（上限的 80%），tokens/s |
tok_s_ceiling | 数字 | 带宽上限：带宽 ÷ 每个 token 读取的字节数，tokens/s |
估算值，以及它们如何得出
Mac 表和模型表是从 Apple 技术规格和每个模型的官方 Hugging Face 模型卡抄录的事实，每一行都注明出处。适配表是计算得出，而非实测：当一个模型在某个精度下的权重（每个权重的比特数加上 MLX 半比特的分组缩放），再加上上下文余量，不超过 macOS 默认允许 GPU 使用的 75% 统一内存时，就视为能装下。生成速度等于内存带宽除以每个 token 读取的字节数，以该上限的 45% 到 80% 显示，这是 llama.cpp 公开的 Apple Silicon 基准测试中实际运行所达到的范围。不包括提示词读取、长上下文和批处理。完整方法：mlx.app/compare。在 MLX Bench 上测量你自己的 Mac。
未包含：Artificial Analysis Intelligence Index 分数（页面上以链接显示，但其条款保留了再分发权）以及 llama.cpp 基准测试结果（从方法说明中链接，未复制）。
使用和引用
依据 Creative Commons Attribution 4.0 免费使用：只要附上本页链接，即可复制、修改和发布，包括商业用途。规格本身是来自 Apple 和模型开发方的事实；模型和产品名称归其各自所有者。MLX 与 Apple Inc. 无关。
MLX Network (2026). MLX open data: Apple Silicon Macs, open AI models and what runs where (version 2026-10-19). https://mlx.app/data. CC BY 4.0.上面的 URL 始终提供最新版本；每个文件都带有版本号（JSON 中的 version、X-Dataset-Version 响应头，以及保存时的文件名）。index.json 列出了每个文件及其大小和 SHA-256。
更多开放数据
- Explorer API：MLX Network 上的每一个区块、交易、账户和席位，JSON 格式。
- llms.txt 和 llms-full.txt：供 AI 助手阅读的纯文本版网站，包含每篇指南的全文。
- 站点地图：每一个页面，以及其事实最后核对的日期。