Der M3 Pro für lokale KI.

Der M3 Pro hat bis zu 36 GB gemeinsamen Arbeitsspeicher, den er mit bis zu 150 GB/s liest. Hier steht, was das für Sprachmodelle auf einem Mac mit diesem Chip bedeutet, berechnet aus Apples eigenen Angaben.

1Die Daten, die für KI zählen

Gemeinsamer Arbeitsspeicher36 GB
Speicherbandbreite150 GB/s
Steckt in14- and 16-inch MacBook Pro (2023)
Passender dedizierter PlatzPro-Platz: schürft bis zu 80 MLX am Tag

2Welche Modelle passen

Bei 4 Bit pro Gewicht braucht ein Modell etwas mehr als ein halbes Gigabyte pro Milliarde Parameter, dazu Platz für seinen Kontext und macOS. Mit 36 GB fasst der M3 Pro bequem Modelle bis etwa 48 Milliarden Parameter.

Modell in 4 BitBenötigter SpeicherPasst auf den M3 Pro
8B-Modell4,5 GBJa
14B-Modell7,9 GBJa
32B-Modell18 GBJa
70B-Modell39,4 GBNein
gpt-oss-120b, Mixture-of-Experts65 GBNein
Qwen3.5-397B-A17B, Mixture-of-Experts223,3 GBNein
DeepSeek-V4.1-Flash, Mixture-of-Experts316 GBNein

3Wie schnell er läuft

Beim Schreiben von Text begrenzt die Speicherbandbreite: Jeder neue Token liest die aktiven Gewichte des Modells einmal. Teilt man die 150 GB/s beim M3 Pro durch die pro Token gelesenen Bytes, ergibt sich die Obergrenze unten. Echte Läufe erreichen meist etwa 45 % bis 80 % davon (Benchmarks von llama.cpp).

Modell in 4 BitGelesen pro TokenObergrenze für einen Chat
8B-Modell4,5 GB33 Tokens/s
14B-Modell7,9 GB19 Tokens/s
32B-Modell18 GB8 Tokens/s

5Mit anderen Chips vergleichen

6Fragen

Kann der M3 Pro ein 70B-Modell ausführen?
Nicht bequem. Ein 70B-Modell in 4 Bit braucht etwa 40 GB, und der M3 Pro hat höchstens 36 GB. Modelle bis etwa 48 Milliarden Parameter passen gut.
Wie viele Tokens pro Sekunde schafft der M3 Pro?
Bei einem 8B-Modell in 4 Bit liegt die Obergrenze bei etwa 33 Tokens pro Sekunde; echte Läufe erreichen ungefähr die Hälfte bis vier Fünftel davon. Größere Modelle sind entsprechend langsamer.
Ist der M3 Pro gut für KI?
Für lokale Modelle zählen Speicher und Bandbreite am meisten. Der M3 Pro hat bis zu 36 GB mit 150 GB/s, genug für Modelle bis etwa 48 Milliarden Parameter. Mit MLX Node kann er außerdem verdienen, indem er KI-Arbeit für MLX Network erledigt.

Quellen

  1. Apple: M3, M3 Pro and M3 Maxapple.com
  2. Apple: MacBook Pro (M3 Pro or M3 Max) specssupport.apple.com
M3 Pro für lokale LLMs: Speicher, Tempo und was passt | MLX