Nach Speichergröße
| Speicher | Laufen gut | Größtes, das gut läuft | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 24 GB307 GB/s | 28 | Gemma 4 26B A4B | 73–129 tok/s |
| 48 GB307 GB/s | 33 | Qwen3.6 35B A3B | 73–129 tok/s |
| 64 GB307 GB/s | 34 | Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B | 73–129 tok/s |
Mac-Modelle: Mac mini (M6 or M5 Pro). Nicht jede Speichergröße gibt es für jedes Modell; Apples technische Daten nennen, womit jedes einzelne erhältlich ist.
Fragen
- Mac mini mit M5 Pro: gut für lokale LLMs?
- Mit 64 GB laufen 34 von 73 offenen Modellen gut darauf, bis hin zu Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B; mit gpt-oss-20b sind es etwa 73–129 Tokens pro Sekunde. Der Chip M5 Pro liest den Speicher mit 307 GB/s. Das bestimmt, wie schnell er schreibt.
- Mac mini mit M5 Pro: wie viel Speicher für KI?
- Mit 24 GB laufen 28 offene Modelle gut, mit 64 GB 34, bis hin zu Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B. Der Speicher entscheidet, welche Modelle passen, und lässt sich später nicht aufrüsten.
Andere Macs
Mac mini mit anderen Chips:
Andere Macs mit M5 Pro:
Im direkten Vergleich:
Der M5 Pro für lokale KI · Der beste Mac für lokale LLMs · Alle Macs
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.