Läuft gut 61
Passt mit Platz für den Kontext, bei 10 oder mehr Tokens pro Sekunde.
| Modell | Version | Speicher | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Flash Next180B · 6B aktiv · Intelligenz 39,8 | 6 Bit | 146 GB | 110–196 |
| MiMo V2.6 Flash309B · 15B aktiv · Intelligenz 37,9 | 4,48 Bit nativ | 173 GB | 64–114 |
| Qwen3.8 27B27B · Intelligenz 33,7 | 8 Bit | 28,7 GB | 19–33 |
| Inkling Small276B · 12B aktiv · Intelligenz 25,7 | 4 Bit | 155 GB | 79–141 |
| Hy3295B · 21B aktiv · Intelligenz 25,3 | 4 Bit | 166 GB | 46–81 |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B aktiv · Intelligenz 21,4 | 8 Bit | 78,6 GB | 56–100 |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktiv · Intelligenz 18,2 | 8 Bit | 37,2 GB | 169–300 |
| Muse Glimmer 30B29,6B · Intelligenz 17,5 | 8 Bit | 31,5 GB | 17–30 |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktiv · Intelligenz 15,6 | 8 Bit | 130 GB | 51–91 |
| Gemma 4 31B30,7B · Intelligenz 14,7 | 8 Bit | 32,6 GB | 17–29 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B aktiv · Intelligenz 12,9 | 8 Bit | 31,9 GB | 169–300 |
| Granite 4.2 30B30B · Intelligenz 12,7 | 8 Bit | 31,9 GB | 17–30 |
| MiniCPM5 2B2,52B · Intelligenz 12,5 | 8 Bit | 2,7 GB | 200–356 |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B aktiv · Intelligenz 11,6 | 4,25 Bit nativ | 65,3 GB | 200–356 |
| Mistral Small 4 (119B)119B · 6,5B aktiv · Intelligenz 11,3 | 8 Bit | 126 GB | 78–139 |
| Qwen3.5 9B9B · Intelligenz 11,2 | 8 Bit | 9,6 GB | 56–100 |
| Granite 4.2 8B8B · Intelligenz 11,1 | 8 Bit | 8,5 GB | 64–113 |
| Qwen3 Coder Next80B · 3B aktiv · Intelligenz 9,2 | 8 Bit | 85 GB | 169–300 |
| Granite 4.2 3B3B · Intelligenz 9,1 | 8 Bit | 3,2 GB | 169–300 |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B aktiv · Intelligenz 9 | 4,25 Bit nativ | 13,8 GB | 284–505 |
| Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B aktiv · Intelligenz 8,9 | 8 Bit | 31,9 GB | 146–259 |
| Gemma 4 E4B8B · Intelligenz 8,9 | 8 Bit | 8,5 GB | 113–200 |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B aktiv · Intelligenz 6,5 | 8 Bit | 116 GB | 30–53 |
| Ministral 3 8B8,9B · Intelligenz 5,5 | 8 Bit | 9,5 GB | 57–101 |
| Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Intelligenz 4,8 | 8 Bit | 4,2 GB | 129–229 |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B aktiv | 4 Bit | 160 GB | 74–132 |
| MiniMax M2.7230B · 10B aktiv | 4 Bit | 129 GB | 96–171 |
| Ornith 1.5 122B122B · 10B aktiv | 8 Bit | 130 GB | 51–91 |
| Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B aktiv | 8 Bit | 128 GB | 42–75 |
| GLM-4.5 Air106B · 12B aktiv | 8 Bit | 113 GB | 42–75 |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 4 Bit | 39,4 GB | 14–24 |
| Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B aktiv | 8 Bit | 32,4 GB | 154–274 |
| GLM-4.7 Flash30B · 3B aktiv | 8 Bit | 31,9 GB | 169–300 |
| Qwen3.6 27B27B | 8 Bit | 28,7 GB | 19–33 |
| Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B aktiv | 8 Bit | 26,8 GB | 135–240 |
| Devstral Small 2 (24B)24B | 8 Bit | 25,5 GB | 21–38 |
| Magistral Small 1.2 (2509)24B | 8 Bit | 25,5 GB | 21–38 |
| Mistral Small 3.2 (24B)24B | 8 Bit | 25,5 GB | 21–38 |
| LFM2.5 24B A2B24B · 2B aktiv | 8 Bit | 25,5 GB | 257–457 |
| Phi-4 Reasoning Vision 15B15B | 8 Bit | 15,9 GB | 34–60 |
| Phi-4 (14B)14B | 8 Bit | 14,9 GB | 36–64 |
| Gemma 4 12B Unified12B | 8 Bit | 12,7 GB | 43–76 |
| Qwen3 8B8,2B | 8 Bit | 8,7 GB | 62–110 |
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 8 Bit | 8,5 GB | 64–113 |
| Gemma 4 E2B5,1B | 8 Bit | 5,4 GB | 225–400 |
| Qwen3.5 4B4B | 8 Bit | 4,3 GB | 126–223 |
| Phi-4 mini instruct3,8B | 8 Bit | 4 GB | 135–240 |
| Llama 3.2 3B Instruct3,21B | 8 Bit | 3,4 GB | 159–282 |
| SmolLM3 3B3B | 8 Bit | 3,2 GB | 169–300 |
| LFM2.5 2.6B2,69B | 8 Bit | 2,9 GB | 186–331 |
| Qwen3.5 2B2B | 8 Bit | 2,1 GB | 257–457 |
| Llama 3.2 1B Instruct1,23B | 8 Bit | 1,3 GB | 415–738 |
| Qwen3.5 0.8B0,8B | 8 Bit | 0,9 GB | 600–1067 |
| Qwen3 0.6B0,6B | 8 Bit | 0,6 GB | 900–1600 |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017552B · 16B aktiv · Intelligenz 45,1 | 2 Bit geringere Qualität | 173 GB | 108–192 |
| GLM-5.3 Flash320B · 18B aktiv · Intelligenz 41,8 | 3 Bit geringere Qualität | 140 GB | 68–122 |
| Beam 1.0501B · 23B aktiv · Intelligenz 30,3 | 2 Bit geringere Qualität | 157 GB | 75–133 |
| MiniMax M3428B · 23B aktiv · Intelligenz 29,2 | 2 Bit geringere Qualität | 134 GB | 75–133 |
| Nemotron 3 Ultra 550B A55B550B · 55B aktiv · Intelligenz 22,9 | 2 Bit geringere Qualität | 172 GB | 31–56 |
| Qwen3.5 397B A17B397B · 17B aktiv · Intelligenz 18,4 | 3 Bit geringere Qualität | 174 GB | 73–130 |
| Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B · 17B aktiv · Intelligenz 9,3 | 3 Bit geringere Qualität | 175 GB | 73–130 |
Läuft, aber langsam 2
Passt, aber unter 10 Tokens pro Sekunde: gut für Stapelverarbeitung, langsam für Chats.
| Modell | Version | Speicher | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Intelligenz 14,2 | 8 Bit | 136 GB | 4–7 |
| Devstral 2 (123B)123B | 8 Bit | 131 GB | 4–7 |
Passt gerade so 1
Braucht fast den ganzen Speicher: Erhöhe das GPU-Speicherlimit und halte den Kontext kurz.
| Modell | Version | Speicher | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| Mistral Large 3 (675B)675B · 41B aktiv | 2 Bit geringere Qualität | 211 GB | 42–75 |
Zu groß 9
Braucht mehr als 256 GB Speicher, selbst mit 2 Bit.
Andere Macs
Alle Macs mit 256 GB, mit jedem Chip.
Der M5 Ultra mit mehr oder weniger Speicher:
Benachbarte Chips:
Im direkten Vergleich:
Gegen PCs und Grafikkarten:
Mit jedem Mac oder jeder GPU vergleichen · Der M5 Ultra für lokale KI · Der beste Mac für lokale LLMs · Alle Macs
Fragen
- Welches LLM ist das beste für den M5 Ultra mit 256 GB?
- Unter den Modellen mit veröffentlichtem Intelligence Index erzielt Qwen3.8 Flash Next den höchsten Wert von denen, die hier gut laufen: 6 Bit, etwa 110–196 Tokens pro Sekunde. Das größte, das gut läuft, ist MiMo V2.6 Flash.
- Kann der M5 Ultra mit 256 GB Llama 3.3 70B ausführen?
- Ja: 4 Bit, mit etwa 14–24 Tokens pro Sekunde.
- Wie schnell ist gpt-oss-20b auf dem M5 Ultra?
- Etwa 284–505 Tokens pro Sekunde (4,25 Bit nativ), bei 1.200 GB/s Speicherbandbreite des Chips.
Führ sie mit MLX Harness (kostenlos, Open Source) oder mit Apples mlx-lm im Terminal aus: Schritt für Schritt.
So wird gerechnet
Speicher: die Parameter des Modells mit 8, 6, 4, 3 oder 2 Bit pro Gewicht plus die Gruppenskalen von MLX (ein halbes Bit pro Gewicht) oder in seinem nativen Format, dazu Platz für den Kontext. Standardmäßig lässt macOS die GPU etwa 75 % des gemeinsamen Arbeitsspeichers nutzen. Tempo: Speicherbandbreite geteilt durch die pro Token gelesenen Bytes ergibt die Obergrenze für eine Unterhaltung; in den öffentlichen Apple Silicon Benchmarks von llama.cpp erreichen echte Läufe etwa 45 % bis 80 % davon, und diese Spanne zeigen wir. Das sind Schätzungen, keine Messungen: Miss deinen eigenen Mac mit MLX Bench. Modellwerte aus der jeweiligen offiziellen Model Card, Chipwerte aus Apples technischen Daten. Geprüft am 2026-10-19. Dieselben Daten wie auf mlx.app/compare.