قام مستخدم بتقييم MacBook Pro بذاكرة 128GB ومعالج M5 Max لقياس أدائه أثناء تشغيل نماذج لغوية كبيرة محلية متنوعة. تغطي الاختبارات عائلات نماذج تشمل Gemma 4 و Qwen 3.6 و MiniMax M2.7 و Mistral Medium 3.5 عبر تنسيقات كمّ مختلفة وأطوال سياقية.
- حققت Gemma 4 E4B معدل تعبئة أولية (PP) يبلغ 4,748 ومعدل توليد رموز (TG) يبلغ 85.0 باستخدام MLX بكمّ 8-bit، مقارنةً بـ 3,974 PP و 76.1 TG مع GGUF Q8.
- عمل Qwen 3.6 27B بمعدل 706 PP و 17.2 TG مع MLX Q8، بينما وصلت النسخة 35B A3B إلى 2,153 PP و 79.4 TG عند سياق بطول 128K.
- أدى الفك التخيّلي (Speculative decoding) باستخدام Draft MTP n=2 إلى تقليل وقت توليد النص لـ Qwen 27B من 75 ثانية إلى 62 ثانية.
- أتمت إعدادات الوكلاء المتعددين باستخدام Qwen 27B و 35B A3B مهمة بناء موقع في 233 ثانية، متفوقةً على النموذج الأحادي الذي استغرق 537 ثانية.
- تم اختبار نماذج كبيرة مثل Mistral Medium 3.5 128B و DS4 DeepSeek V4 Flash، حيث حقق Qwen 3.6 Flash معدل 452 PP و 45.2 TG.
توفر النتائج بيانات تجريبية حول قدرة الأجهزة على التعامل مع أحجام نماذج متنوعة ومهام استدلال معقدة محليًا.