লগ ইনওয়ালেট তৈরি করুন

64 GB Mac-এর জন্য সেরা LLM।

64 GB-তে 73টি ওপেন মডেলের মধ্যে 39টি ভালো চলে। ডিফল্টভাবে GPU এর প্রায় 48 GB ব্যবহার করতে পারে। গতি নির্ভর করে চিপের ওপর: M4 Pro-এ 273 GB/s থেকে M1 Ultra-এ 800 GB/s পর্যন্ত।

ভালো চলে এমন সবচেয়ে স্মার্টQwen3.8 27B8-bit · 28.7 GB · 4–22 tok/sভালো চলে এমন সবচেয়ে বড়Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B4-bit · 41.6 GB · 24–125 tok/sকোডের জন্যQwen3 Coder 30B A3B Instruct8-bit · 32.4 GB · 35–183 tok/s

64 GB-এর Mac

M1 থেকে M5-এর 9টি চিপ 64 GB-সহ আসে। নিজস্ব তালিকা আর গতি দেখতে যেকোনোটি খুলুন।

ভালো চলে 47

কনটেক্সটের জায়গা রেখেই ধরে, M1 Ultra-এ সেকেন্ডে 10 বা তার বেশি টোকেনে।

মডেলভার্সনমেমরিM4 ProM1 Ultra
Qwen3.8 27B27B · ইন্টেলিজেন্স 33.78-bit28.7 GB4–813–22
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 21.44-bit41.6 GB24–4371–125
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 18.28-bit37.2 GB38–68113–200
Muse Glimmer 30B29.6B · ইন্টেলিজেন্স 17.58-bit31.5 GB4–711–20
Gemma 4 31B30.7B · ইন্টেলিজেন্স 14.78-bit32.6 GB4–711–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 12.98-bit31.9 GB38–68113–200
Granite 4.2 30B30B · ইন্টেলিজেন্স 12.78-bit31.9 GB4–711–20
MiniCPM5 2B2.52B · ইন্টেলিজেন্স 12.58-bit2.7 GB45–81133–237
Qwen3.5 9B9B · ইন্টেলিজেন্স 11.28-bit9.6 GB13–2338–67
Granite 4.2 8B8B · ইন্টেলিজেন্স 11.18-bit8.5 GB14–2642–75
Granite 4.2 3B3B · ইন্টেলিজেন্স 9.18-bit3.2 GB38–68113–200
gpt-oss-20b21B · 3.6B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 9নেটিভ 4.25-bit13.8 GB65–115189–337
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 8.98-bit31.9 GB33–5997–173
Gemma 4 E4B8B · ইন্টেলিজেন্স 8.98-bit8.5 GB26–4675–133
Ministral 3 8B8.9B · ইন্টেলিজেন্স 5.58-bit9.5 GB13–2338–67
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · ইন্টেলিজেন্স 4.88-bit4.2 GB29–5286–152
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B সক্রিয়8-bit32.4 GB35–62103–183
GLM-4.7 Flash30B · 3B সক্রিয়8-bit31.9 GB38–68113–200
Qwen3.6 27B27B8-bit28.7 GB4–813–22
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B সক্রিয়8-bit26.8 GB31–5590–160
Devstral Small 2 (24B)24B8-bit25.5 GB5–914–25
Magistral Small 1.2 (2509)24B8-bit25.5 GB5–914–25
Mistral Small 3.2 (24B)24B8-bit25.5 GB5–914–25
LFM2.5 24B A2B24B · 2B সক্রিয়8-bit25.5 GB59–104171–305
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8-bit15.9 GB10–1823–40
Phi-4 (14B)14B8-bit14.9 GB11–1924–43
Gemma 4 12B Unified12B8-bit12.7 GB10–1728–50
Qwen3 8B8.2B8-bit8.7 GB14–2541–74
Llama 3.1 8B Instruct8B8-bit8.5 GB14–2642–75
Gemma 4 E2B5.1B8-bit5.4 GB51–91150–267
Qwen3.5 4B4B8-bit4.3 GB29–5184–149
Phi-4 mini instruct3.8B8-bit4 GB31–5590–160
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8-bit3.4 GB36–64106–188
SmolLM3 3B3B8-bit3.2 GB38–68113–200
LFM2.5 2.6B2.69B8-bit2.9 GB42–75124–221
Qwen3.5 2B2B8-bit2.1 GB59–104171–305
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8-bit1.3 GB95–168277–492
Qwen3.5 0.8B0.8B8-bit0.9 GB137–243400–711
Qwen3 0.6B0.6B8-bit0.6 GB205–364600–1067
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 15.62-bit কম মান38.1 GB40–70116–206
gpt-oss-120b117B · 5.1B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 11.62-bit কম মান36.6 GB77–137225–400
Mistral Small 4 (119B)119B · 6.5B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 11.32-bit কম মান37.2 GB61–109180–320
Qwen3 Coder Next80B · 3B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 9.23-bit কম মান35 GB95–168277–492
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 6.52-bit কম মান34.1 GB23–4168–121
Ornith 1.5 122B122B · 10B সক্রিয়2-bit কম মান38.1 GB40–70116–206
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B সক্রিয়2-bit কম মান37.5 GB32–5795–168
GLM-4.5 Air106B · 12B সক্রিয়2-bit কম মান33.1 GB32–5795–168

চলে, তবে ধীরে 3

ধরে, তবে সেকেন্ডে 10 টোকেনের কম: ব্যাচ কাজের জন্য ঠিক আছে, চ্যাটের জন্য ধীর।

মডেলভার্সনমেমরিM4 ProM1 Ultra
Llama 3.3 70B Instruct70B4-bit39.4 GB3–69–16
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · ইন্টেলিজেন্স 14.22-bit কম মান40 GB3–59–16
Devstral 2 (123B)123B2-bit কম মান38.4 GB3–69–17

খুব বড় 23

64 GB-এর চেয়ে বেশি মেমরি লাগে, 2 bit-এও।

প্রশ্ন

64 GB-এর Mac-এর জন্য সেরা LLM কোনটি?
যেসব মডেলের Intelligence Index প্রকাশিত, তার মধ্যে 64 GB-তে ভালো চলে এমনগুলোর মধ্যে Qwen3.8 27B-এর স্কোর সবচেয়ে বেশি (8-bit)। ভালো চলে এমন সবচেয়ে বড় মডেল হলো Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B। কোডের জন্য: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct।
Mac-এ লোকাল AI-এর জন্য কি 64 GB যথেষ্ট?
এখানকার 73টি ওপেন মডেলের মধ্যে 39টি এতে 4 bit বা তার চেয়ে ভালো প্রিসিশনে ভালো চলে। ডিফল্টভাবে macOS GPU-কে এর প্রায় 48 GB ব্যবহার করতে দেয়; মডেল আর তার কনটেক্সট সেটুকুর মধ্যেই ধরতে হবে।
64 GB Mac কি gpt-oss-20b চালাতে পারে?
হ্যাঁ, নেটিভ 4.25-bit, M4 Pro-এ সেকেন্ডে প্রায় 65–115 টোকেন আর M1 Ultra-এ 189–337।

অন্য সাইজ: 8 GB · 16 GB · 18 GB · 24 GB · 32 GB · 36 GB · 48 GB · 64 GB · 96 GB · 128 GB · 192 GB · 256 GB · 512 GB

এগুলো চালান MLX Harness দিয়ে (বিনামূল্যে, ওপেন সোর্স) বা Terminal-এ Apple-এর mlx-lm দিয়ে: ধাপে ধাপে।

হিসাব কীভাবে করা হয়েছে

মেমরি: মডেলের প্যারামিটার প্রতি ওয়েটে 8, 6, 4, 3 বা 2 bit-এ, সঙ্গে MLX-এর গ্রুপ স্কেল (প্রতি ওয়েটে আধা bit), অথবা তার নেটিভ ফরম্যাট, আর তার ওপর কনটেক্সটের জায়গা। ডিফল্টভাবে macOS GPU-কে ইউনিফায়েড মেমরির প্রায় 75% ব্যবহার করতে দেয়। গতি: মেমরি ব্যান্ডউইথকে প্রতি টোকেনে পড়া বাইট দিয়ে ভাগ করলে একটি কথোপকথনের সর্বোচ্চ সীমা পাওয়া যায়; llama.cpp-এর পাবলিক Apple Silicon বেঞ্চমার্কে আসল রান এর প্রায় 45% থেকে 80% পর্যন্ত পৌঁছায়, আর সেই রেঞ্জটাই দেখানো হয়েছে। এগুলো অনুমান, মাপা ফল নয়: MLX Bench-এ আপনার নিজের Mac মাপুন। মডেলের তথ্য প্রতিটি অফিশিয়াল মডেল কার্ড থেকে, চিপের তথ্য Apple-এর Tech Specs থেকে। যাচাই করা হয়েছে 2026-10-19। mlx.app/compare-এর একই ডেটা।

64 GB Mac-এর জন্য সেরা লোকাল LLM (M1 থেকে M5): কী চলে, কত দ্রুত