Mac 能运行 Qwen3.5 122B A10B 吗?

可以,需要 128 GB 或以上的统一内存。Qwen3.5 122B A10B 有 122B 参数,每个 token 激活其中 10B;下面是它在各种精度下所需的内存,以及每款 Apple 芯片运行它的速度。

4 位 所需内存74.1 GB权重 68.6 GB + 上下文
最低配置 Mac128 GB4 位 · 23 种 Mac 配置
最快的 Mac64–114token/秒 · M2 Ultra 128 GB(估算)

各种精度所需内存

版本权重含上下文最低配置 Mac
8 位130 GB140 GB192 GB
6 位99.1 GB107 GB192 GB
4 位68.6 GB74.1 GB128 GB
3 位 质量较低53.4 GB57.7 GB96 GB
2 位 质量较低38.1 GB41.1 GB64 GB

在每款 Apple 芯片上

每款芯片能运行 Qwen3.5 122B A10B 的最小内存容量、装得下的最佳版本,以及预计的生成速度。

芯片需要版本token/秒
M6没有合适的容量太大–
M5 Ultra256 GB8 位 流畅运行51–91
M5 Max128 GB4 位 流畅运行49–88
M5 Pro64 GB2 位 流畅运行45–79
M5没有合适的容量太大–
M4 Max128 GB4 位 流畅运行44–78
M4 Pro64 GB2 位 流畅运行40–70
M4没有合适的容量太大–
M3 Ultra256 GB8 位 流畅运行35–62
M3 Max128 GB4 位 流畅运行32–57
M3 Pro没有合适的容量太大–
M3没有合适的容量太大–
M2 Ultra128 GB4 位 流畅运行64–114
M2 Max64 GB2 位 流畅运行58–103
M2 Pro没有合适的容量太大–
M2没有合适的容量太大–
M1 Ultra128 GB4 位 流畅运行64–114
M1 Max64 GB2 位 流畅运行58–103
M1 Pro没有合适的容量太大–
M1没有合适的容量太大–

如何运行

  1. 最简单的方法:下载免费开源的 MLX Harness。搜索 Qwen3.5 122B A10B,下载适合你 Mac 的版本,即可开始对话。它还能通过 OpenAI 兼容 API 把模型提供给你的其他 App。下载 MLX Harness免费 · Apple Silicon · macOS 14.5 或更高版本
  2. 在终端中使用 Apple 的 MLX:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Qwen3.5-122B-A10B-4bit版本:Hugging Face 上的 mlx-community/Qwen3.5-122B-A10B-4bit。其他精度的版本就在旁边。

分步指南:在 Mac 上下载并运行 LLM · 如何使用 MLX Harness · MLX、Ollama 与 llama.cpp 对比

关于 Qwen3.5 122B A10B

开发者Qwen (Alibaba)
参数共 122B · 激活 10B(混合专家)
上下文256K token
许可证Apache-2.0
发布时间2026-02
输入文本和图像
智能Artificial Analysis Intelligence Index 得分 15.6
权重Qwen/Qwen3.5-122B-A10B

常见问题

Qwen3.5 122B A10B 需要多少内存?
在 4 位 下权重约 68.6 GB,再加上上下文空间,总共 74.1 GB。在 Mac 上,这意味着需要 128 GB 或以上的统一内存,因为 macOS 默认允许 GPU 使用约 75% 的统一内存。
Qwen3.5 122B A10B 在 Mac 上有多快?
生成速度取决于内存带宽。本页中运行它最快的 Mac 是 128 GB 的 M2 Ultra,每秒约 64–114 个 token(4 位)。能运行它的最低配置 Mac 是 128 GB 的 M2 Ultra,每秒约 64–114 个。
为什么 Qwen3.5 122B A10B 运行起来比它的规模显示的更快?
它是混合专家模型:内存中保存 122B 参数,但每个 token 只读取 10B,所以生成速度相当于小得多的模型。

类似模型

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用于你的模型卡或 README

Runs on a Mac: Qwen3.5 122B A10B 显示能流畅运行 Qwen3.5 122B A10B 的最低配置 Mac,并链接到本页。

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/qwen3.5-122b-a10b.svg)](https://mlx.app/run/qwen3.5-122b-a10b)

计算方法

内存:模型参数按每个权重 8、6、4、3 或 2 位计算,加上 MLX 的分组缩放(每个权重半位),或按其原生格式计算,再留出上下文空间。macOS 默认允许 GPU 使用约 75% 的统一内存。速度:内存带宽除以每个 token 读取的字节数,就是单个对话的上限;在 llama.cpp 的 Apple Silicon 公开基准测试中,实际运行可达这个上限的约 45% 到 80%,本页显示的就是这个范围。这些是估算值,不是实测值:可以在 MLX Bench 上测量你自己的 Mac。模型数据来自各模型的官方模型卡,芯片数据来自 Apple 的技术规格。核对于 2026-10-19。数据与 mlx.app/compare 相同。

Mac 能运行 Qwen3.5 122B A10B 吗?各款 Apple 芯片的内存与速度