ভালো চলে 60
কনটেক্সটের জায়গা রেখেই ধরে, সেকেন্ডে 10 বা তার বেশি টোকেনে।
| মডেল | ভার্সন | মেমরি | টোকেন/সেকেন্ড |
|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Flash Next180B · 6B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 39.8 | 6-bit | 146 GB | 75–134 |
| MiMo V2.6 Flash309B · 15B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 37.9 | নেটিভ 4.48-bit | 173 GB | 44–78 |
| Qwen3.8 27B27B · ইন্টেলিজেন্স 33.7 | 8-bit | 28.7 GB | 13–23 |
| Inkling Small276B · 12B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 25.7 | 4-bit | 155 GB | 54–96 |
| Hy3295B · 21B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 25.3 | 4-bit | 166 GB | 31–56 |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 21.4 | 8-bit | 78.6 GB | 38–68 |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 18.2 | 8-bit | 37.2 GB | 115–205 |
| Muse Glimmer 30B29.6B · ইন্টেলিজেন্স 17.5 | 8-bit | 31.5 GB | 12–21 |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 15.6 | 8-bit | 130 GB | 35–62 |
| Gemma 4 31B30.7B · ইন্টেলিজেন্স 14.7 | 8-bit | 32.6 GB | 11–20 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 12.9 | 8-bit | 31.9 GB | 115–205 |
| Granite 4.2 30B30B · ইন্টেলিজেন্স 12.7 | 8-bit | 31.9 GB | 12–21 |
| MiniCPM5 2B2.52B · ইন্টেলিজেন্স 12.5 | 8-bit | 2.7 GB | 137–243 |
| gpt-oss-120b117B · 5.1B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 11.6 | নেটিভ 4.25-bit | 65.3 GB | 137–243 |
| Mistral Small 4 (119B)119B · 6.5B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 11.3 | 8-bit | 126 GB | 53–95 |
| Qwen3.5 9B9B · ইন্টেলিজেন্স 11.2 | 8-bit | 9.6 GB | 38–68 |
| Granite 4.2 8B8B · ইন্টেলিজেন্স 11.1 | 8-bit | 8.5 GB | 43–77 |
| Qwen3 Coder Next80B · 3B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 9.2 | 8-bit | 85 GB | 115–205 |
| Granite 4.2 3B3B · ইন্টেলিজেন্স 9.1 | 8-bit | 3.2 GB | 115–205 |
| gpt-oss-20b21B · 3.6B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 9 | নেটিভ 4.25-bit | 13.8 GB | 194–345 |
| Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 8.9 | 8-bit | 31.9 GB | 100–177 |
| Gemma 4 E4B8B · ইন্টেলিজেন্স 8.9 | 8-bit | 8.5 GB | 77–137 |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 6.5 | 8-bit | 116 GB | 20–36 |
| Ministral 3 8B8.9B · ইন্টেলিজেন্স 5.5 | 8-bit | 9.5 GB | 39–69 |
| Nemotron 3 Nano 4B3.97B · ইন্টেলিজেন্স 4.8 | 8-bit | 4.2 GB | 88–156 |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B সক্রিয় | 4-bit | 160 GB | 50–90 |
| MiniMax M2.7230B · 10B সক্রিয় | 4-bit | 129 GB | 66–117 |
| Ornith 1.5 122B122B · 10B সক্রিয় | 8-bit | 130 GB | 35–62 |
| Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B সক্রিয় | 8-bit | 128 GB | 29–51 |
| GLM-4.5 Air106B · 12B সক্রিয় | 8-bit | 113 GB | 29–51 |
| Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B সক্রিয় | 8-bit | 32.4 GB | 105–187 |
| GLM-4.7 Flash30B · 3B সক্রিয় | 8-bit | 31.9 GB | 115–205 |
| Qwen3.6 27B27B | 8-bit | 28.7 GB | 13–23 |
| Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B সক্রিয় | 8-bit | 26.8 GB | 92–164 |
| Devstral Small 2 (24B)24B | 8-bit | 25.5 GB | 14–26 |
| Magistral Small 1.2 (2509)24B | 8-bit | 25.5 GB | 14–26 |
| Mistral Small 3.2 (24B)24B | 8-bit | 25.5 GB | 14–26 |
| LFM2.5 24B A2B24B · 2B সক্রিয় | 8-bit | 25.5 GB | 176–312 |
| Phi-4 Reasoning Vision 15B15B | 8-bit | 15.9 GB | 23–41 |
| Phi-4 (14B)14B | 8-bit | 14.9 GB | 25–44 |
| Gemma 4 12B Unified12B | 8-bit | 12.7 GB | 29–52 |
| Qwen3 8B8.2B | 8-bit | 8.7 GB | 42–75 |
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 8-bit | 8.5 GB | 43–77 |
| Gemma 4 E2B5.1B | 8-bit | 5.4 GB | 154–273 |
| Qwen3.5 4B4B | 8-bit | 4.3 GB | 86–152 |
| Phi-4 mini instruct3.8B | 8-bit | 4 GB | 92–164 |
| Llama 3.2 3B Instruct3.21B | 8-bit | 3.4 GB | 108–193 |
| SmolLM3 3B3B | 8-bit | 3.2 GB | 115–205 |
| LFM2.5 2.6B2.69B | 8-bit | 2.9 GB | 127–226 |
| Qwen3.5 2B2B | 8-bit | 2.1 GB | 176–312 |
| Llama 3.2 1B Instruct1.23B | 8-bit | 1.3 GB | 284–504 |
| Qwen3.5 0.8B0.8B | 8-bit | 0.9 GB | 410–728 |
| Qwen3 0.6B0.6B | 8-bit | 0.6 GB | 614–1092 |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017552B · 16B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 45.1 | 2-bit কম মান | 173 GB | 74–131 |
| GLM-5.3 Flash320B · 18B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 41.8 | 3-bit কম মান | 140 GB | 47–83 |
| Beam 1.0501B · 23B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 30.3 | 2-bit কম মান | 157 GB | 51–91 |
| MiniMax M3428B · 23B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 29.2 | 2-bit কম মান | 134 GB | 51–91 |
| Nemotron 3 Ultra 550B A55B550B · 55B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 22.9 | 2-bit কম মান | 172 GB | 21–38 |
| Qwen3.5 397B A17B397B · 17B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 18.4 | 3-bit কম মান | 174 GB | 50–89 |
| Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B · 17B সক্রিয় · ইন্টেলিজেন্স 9.3 | 3-bit কম মান | 175 GB | 50–89 |
চলে, তবে ধীরে 3
ধরে, তবে সেকেন্ডে 10 টোকেনের কম: ব্যাচ কাজের জন্য ঠিক আছে, চ্যাটের জন্য ধীর।
| মডেল | ভার্সন | মেমরি | টোকেন/সেকেন্ড |
|---|---|---|---|
| Mistral Medium 3.5 (128B)128B · ইন্টেলিজেন্স 14.2 | 8-bit | 136 GB | 3–5 |
| Devstral 2 (123B)123B | 8-bit | 131 GB | 3–5 |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 8-bit | 74.4 GB | 5–9 |
কোনোমতে ধরে 1
প্রায় পুরো মেমরি লাগে: GPU মেমরির সীমা বাড়ান আর কনটেক্সট ছোট রাখুন।
| মডেল | ভার্সন | মেমরি | টোকেন/সেকেন্ড |
|---|---|---|---|
| Mistral Large 3 (675B)675B · 41B সক্রিয় | 2-bit কম মান | 211 GB | 29–51 |
খুব বড় 9
256 GB-এর চেয়ে বেশি মেমরি লাগে, 2 bit-এও।
অন্য Mac
256 GB-এর সব Mac, যেকোনো চিপের।
কম বা বেশি মেমরির M3 Ultra:
কাছাকাছি চিপ:
মুখোমুখি:
PC ও গ্রাফিক্স কার্ডের সঙ্গে তুলনা:
যেকোনো Mac বা GPU-র সঙ্গে তুলনা করুন · লোকাল AI-এর জন্য M3 Ultra · লোকাল LLM-এর জন্য সেরা Mac · সব Mac
প্রশ্ন
- 256 GB-এর M3 Ultra-এর জন্য সেরা LLM কোনটি?
- যেসব মডেলের Intelligence Index প্রকাশিত, তার মধ্যে এখানে ভালো চলে এমনগুলোর মধ্যে Qwen3.8 Flash Next-এর স্কোর সবচেয়ে বেশি: 6-bit, সেকেন্ডে প্রায় 75–134 টোকেন। ভালো চলে এমন সবচেয়ে বড় মডেল হলো MiMo V2.6 Flash।
- 256 GB-এর M3 Ultra কি Llama 3.3 70B চালাতে পারে?
- হ্যাঁ, তবে ধীরে: 8-bit, সেকেন্ডে প্রায় 5–9 টোকেনে।
- M3 Ultra-এ gpt-oss-20b কত দ্রুত চলে?
- সেকেন্ডে প্রায় 194–345 টোকেন (নেটিভ 4.25-bit), চিপের 819 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।