লগ ইনওয়ালেট তৈরি করুন

32 GB-এর M1 Max কী চালাতে পারে?

এতে 73টি ওপেন মডেলের মধ্যে 38টি ভালো চলে। ডিফল্টভাবে GPU এর 32 GB-এর প্রায় 24 GB ব্যবহার করতে পারে, আর এটি 400 GB/s গতিতে মেমরি পড়ে, যা ঠিক করে এটি কত দ্রুত লেখে। পাওয়া যায়: MacBook Pro (14-inch, 2021), MacBook Pro (16-inch, 2021), Mac Studio (2022)।

ভালো চলে এমন সবচেয়ে স্মার্টQwen3.8 27B4-bit · 15.2 GB · 12–21 tok/sভালো চলে এমন সবচেয়ে বড়Qwen3.6 35B A3B4-bit · 19.7 GB · 106–188 tok/sকোডের জন্যQwen3 Coder 30B A3B Instruct4-bit · 17.2 GB · 95–168 tok/s

ভালো চলে 38

কনটেক্সটের জায়গা রেখেই ধরে, সেকেন্ডে 10 বা তার বেশি টোকেনে।

মডেলভার্সনমেমরিটোকেন/সেকেন্ড
Qwen3.8 27B27B · ইন্টেলিজেন্স 33.74-bit15.2 GB12–21
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 18.24-bit19.7 GB106–188
Muse Glimmer 30B29.6B · ইন্টেলিজেন্স 17.54-bit16.7 GB11–19
Gemma 4 31B30.7B · ইন্টেলিজেন্স 14.74-bit17.3 GB10–18
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 12.94-bit16.9 GB106–188
Granite 4.2 30B30B · ইন্টেলিজেন্স 12.74-bit16.9 GB11–19
MiniCPM5 2B2.52B · ইন্টেলিজেন্স 12.58-bit2.7 GB67–119
Qwen3.5 9B9B · ইন্টেলিজেন্স 11.28-bit9.6 GB19–33
Granite 4.2 8B8B · ইন্টেলিজেন্স 11.18-bit8.5 GB21–38
Granite 4.2 3B3B · ইন্টেলিজেন্স 9.18-bit3.2 GB56–100
gpt-oss-20b21B · 3.6B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 9নেটিভ 4.25-bit13.8 GB95–168
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 8.94-bit16.9 GB90–160
Gemma 4 E4B8B · ইন্টেলিজেন্স 8.98-bit8.5 GB38–67
Ministral 3 8B8.9B · ইন্টেলিজেন্স 5.58-bit9.5 GB19–34
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · ইন্টেলিজেন্স 4.88-bit4.2 GB43–76
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B সক্রিয়4-bit17.2 GB95–168
GLM-4.7 Flash30B · 3B সক্রিয়4-bit16.9 GB106–188
Qwen3.6 27B27B4-bit15.2 GB12–21
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B সক্রিয়6-bit20.5 GB58–103
Devstral Small 2 (24B)24B4-bit13.5 GB13–24
Magistral Small 1.2 (2509)24B4-bit13.5 GB13–24
Mistral Small 3.2 (24B)24B4-bit13.5 GB13–24
LFM2.5 24B A2B24B · 2B সক্রিয়6-bit19.5 GB113–200
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8-bit15.9 GB11–20
Phi-4 (14B)14B8-bit14.9 GB12–21
Gemma 4 12B Unified12B8-bit12.7 GB14–25
Qwen3 8B8.2B8-bit8.7 GB21–37
Llama 3.1 8B Instruct8B8-bit8.5 GB21–38
Gemma 4 E2B5.1B8-bit5.4 GB75–133
Qwen3.5 4B4B8-bit4.3 GB42–74
Phi-4 mini instruct3.8B8-bit4 GB45–80
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8-bit3.4 GB53–94
SmolLM3 3B3B8-bit3.2 GB56–100
LFM2.5 2.6B2.69B8-bit2.9 GB62–110
Qwen3.5 2B2B8-bit2.1 GB86–152
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8-bit1.3 GB138–246
Qwen3.5 0.8B0.8B8-bit0.9 GB200–356
Qwen3 0.6B0.6B8-bit0.6 GB300–533

চলে, তবে ধীরে 1

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

মডেলভার্সনমেমরিটোকেন/সেকেন্ড
Llama 3.3 70B Instruct70B2-bit কম মান21.9 GB8–15

কোনোমতে ধরে 2

প্রায় পুরো মেমরি লাগে: GPU মেমরির সীমা বাড়ান আর কনটেক্সট ছোট রাখুন।

মডেলভার্সনমেমরিটোকেন/সেকেন্ড
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 21.42-bit কম মান23.1 GB64–114
Qwen3 Coder Next80B · 3B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 9.22-bit কম মান25 GB200–356

খুব বড় 32

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

অন্য Mac

32 GB-এর সব Mac, যেকোনো চিপের।

কম বা বেশি মেমরির M1 Max:

কাছাকাছি চিপ:

মুখোমুখি:

যেকোনো Mac বা GPU-র সঙ্গে তুলনা করুন · লোকাল AI-এর জন্য M1 Max · লোকাল LLM-এর জন্য সেরা Mac · সব Mac

প্রশ্ন

32 GB-এর M1 Max-এর জন্য সেরা LLM কোনটি?
যেসব মডেলের Intelligence Index প্রকাশিত, তার মধ্যে এখানে ভালো চলে এমনগুলোর মধ্যে Qwen3.8 27B-এর স্কোর সবচেয়ে বেশি: 4-bit, সেকেন্ডে প্রায় 12–21 টোকেন। ভালো চলে এমন সবচেয়ে বড় মডেল হলো Qwen3.6 35B A3B।
32 GB-এর M1 Max কি Llama 3.3 70B চালাতে পারে?
হ্যাঁ, তবে ধীরে: 2-bit (কম মান), সেকেন্ডে প্রায় 8–15 টোকেনে।
M1 Max-এ gpt-oss-20b কত দ্রুত চলে?
সেকেন্ডে প্রায় 95–168 টোকেন (নেটিভ 4.25-bit), চিপের 400 GB/s মেমরি ব্যান্ডউইথ থেকে হিসাব করা।

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।

32 GB-এর M1 Max কোন LLM চালাতে পারে? সব মডেল, গতিসহ