Bielik 11B v2.6 (Q5) na iPadzie Pro M4 – lokalny LLM w cnvrs krok po kroku

1. Co to jest „Bielik-11B v2.6 (Q5)” i czy można go uruchomić na iPadzie M4?

Bielik-11B v2.6 to polski model językowy klasy LLM o wielkości około 11 miliardów parametrów, rozwijany w ramach projektu SpeakLeash. Wersja Instruct (v2.6-Instruct) została dodatkowo dostrojona pod zadania konwersacyjne, dzięki czemu dobrze sprawdza się w trybie czatu, pracy z poleceniami oraz generowania treści w języku polskim.

W praktycznych zastosowaniach lokalnych model ten najczęściej występuje w formie skwantyzowanej. W tym przypadku mówimy o Q5 (5-bit) – np. Q5_K lub Q5_K_M. Kwantyzacja Q5 znacząco redukuje zużycie pamięci RAM/VRAM w porównaniu do pełnej precyzji (FP16/FP32), przy zachowaniu bardzo dobrego balansu między jakością odpowiedzi a wydajnością. Dla urządzeń mobilnych jest to obecnie jeden z najbardziej optymalnych wariantów.

Nowoczesne iPady z układami Apple M-series (M1, M2, M4) są w stanie uruchamiać lokalne modele LLM dzięki wsparciu dla akceleracji Metal oraz silników takich jak llama.cpp. Realne możliwości zależą jednak od ilości pamięci zunifikowanej oraz wolnego miejsca na dysku.

Aplikacja cnvrs (dostępna w wersji beta przez TestFlight lub w publicznym buildzie) jest jednym z narzędzi na iOS/iPadOS, które umożliwiają:

• import modeli w formacie GGUF,

• lokalne uruchamianie inferencji,

• wykorzystanie akceleracji Metal.

Jeżeli model okaże się zbyt wymagający do uruchomienia w pełni lokalnie, cnvrs pozwala również działać w trybie klienta zdalnego, łącząc się z modelem uruchomionym na serwerze (np. przez API kompatybilne z OpenAI).

2. Wymagania sprzętowe i realistyczne oczekiwania

iPad Pro z układem M4 jest obecnie najlepszym wyborem do uruchamiania lokalnych modeli LLM na iPadOS. Im większa pojemność urządzenia, tym lepiej – warianty 1 TB często oferują 16 GB pamięci zunifikowanej, co znacząco zmniejsza ryzyko błędów typu out of memory (OOM) przy modelach klasy 11B.

Wymagania praktyczne:

• wolne miejsce na dysku: w zależności od formatu i kwantyzacji od kilkunastu do kilkudziesięciu GB; dla Q5 bezpiecznie przyjąć 40–100 GB zapasu (model + cache),

• pamięć RAM: im więcej, tym stabilniejsza praca przy dłuższym kontekście,

• czas pracy na baterii i termika: lokalna inferencja LLM jest obciążająca – należy liczyć się z szybszym rozładowaniem baterii i wzrostem temperatury przy dłuższych sesjach.

3. Szybki plan działania (w skrócie)

1. Uzyskaj dostęp do wag Bielik-11B v2.6 (HuggingFace / oficjalne repo SpeakLeash – czasem wymagają akceptacji warunków).

2. Pobierz skwantyzowaną wersję GGUF w Q5 (Q5_K, Q5_K_M).
   Jeśli nie jest dostępna – wykonaj konwersję i kwantyzację na komputerze (Mac / PC / Linux).

3. Przenieś plik modelu na iPad (Finder, iCloud Drive, AirDrop lub Files).

4. W aplikacji cnvrs:

   • zaimportuj model GGUF,

   • ustaw długość kontekstu i parametry inferencji,

   • uruchom model i monitoruj zużycie pamięci.

4. Konwersja i kwantyzacja – doprecyzowanie

Jeżeli autor nie udostępnił gotowej wersji GGUF w Q5, konieczna jest konwersja:

• workflow: oryginalne wagi → narzędzia llama.cpp / GPTQ → plik .gguf w Q5,

• uwaga praktyczna: proces kwantyzacji może wymagać mocnego GPU; w przeciwnym razie warto skorzystać z gotowych plików społecznościowych.

5. Optymalizacja pod iPadOS

Dla stabilnej pracy na iPadzie:

• wybieraj Q5 zamiast Q6, jeśli masz ograniczoną pamięć,

• ogranicz context window (np. 2048–4096 tokenów),

• zamykaj inne aplikacje przed uruchomieniem modelu,

• przy problemach z OOM przejdź na tryb CPU + Metal lub użyj serwera zdalnego.