أداة مجانية
هل يستطيع Mac تشغيله؟
الحاسبة النهائية لذاكرة LLM للماك. قدّر استهلاك الذاكرة الدقيق وسرعة توليد الرموز والتوافق لتكوين Apple Silicon الخاص بك.
1. الأجهزة
2. اختر نموذجاً
مثال: 8 لنموذج 8B.
دقة أقل = ذاكرة أقل، فقدان طفيف في الجودة.
المطالبة + الحد الأقصى للرموز المولدة.
تسلسلات متوازية (1 للمحادثة).
بنية متقدمة
موصى به لجهاز Mac الخاص بك
تفصيل الذاكرة
إجمالي RAM المطلوب
0.0 GB
الإنتاجية (تقدير)
~0 t/s
وقت أول رمز
<0.5 s
استهلاك الطاقة
0 W
التكلفة / ساعة
$0.00
CO₂ / ساعة
0 gCO₂e
بدء سريع
انسخ والصق في الطرفية للبدء:
الأسئلة الشائعة
كيف يتم حساب إنتاجية الرموز؟
على Apple Silicon، سرعة الاستدلال محدودة بعرض نطاق الذاكرة. نقسم عرض نطاق الشريحة على حجم النموذج المحمّل، ثم نطبق معامل كفاءة الإطار (MLX ≈ 85%، Ollama ≈ 65%، vLLM ≈ 70%، SGLang ≈ 88%).
لماذا يهم إصدار macOS؟
يحجز macOS ذاكرة للنظام. Sequoia وTahoe يحجزان أكثر من Sonoma بسبب ميزات الذكاء الاصطناعي على الجهاز. هذه الحاسبة تأخذ الفرق بالاعتبار.
لماذا تستخدم الأطر كميات مختلفة من RAM؟
vLLM يخصص مسبقاً كتل كبيرة من ذاكرة KV المؤقتة للتزامن العالي. Ollama لديه حمل وقت تشغيل Go (~600 ميجابايت). MLX وSGLang أخف وزناً بخلفيات C++/Python (~200 ميجابايت أساس).
ما الذي يفعله التكميم؟
التكميم يقلل دقة أوزان النموذج (مثلاً FP16 → INT4)، مما يقلل استخدام الذاكرة 2-4 أضعاف. المقابل هو فقدان طفيف في الجودة، مقبول عادةً للمحادثة والبرمجة.
كيف يتم حساب الطاقة والانبعاثات؟
الطاقة مشتقة من TDP الشريحة تحت الحمل. التكلفة تستخدم متوسط سعر الكهرباء العالمي ($0.15/kWh). الانبعاثات تستخدم متوسط كثافة كربون الشبكة العالمية (385 غ CO₂e/kWh).
هل يمكنني تشغيل نماذج أكبر من RAM الخاص بي؟
تقنياً نعم — سيستخدم macOS ذاكرة المبادلة على SSD. لكن الإنتاجية تنخفض إلى ~10% من المعدل الطبيعي، مما يجعل المحادثة الفورية غير قابلة للاستخدام.