Nach Speichergröße
| Speicher | Laufen gut | Größtes, das gut läuft | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 64 GB800 GB/s | 39 | Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B | 189–337 tok/s |
| 128 GB800 GB/s | 47 | Qwen3.5 122B A10B | 189–337 tok/s |
Mac-Modelle: Mac Studio (2022). Nicht jede Speichergröße gibt es für jedes Modell; Apples technische Daten nennen, womit jedes einzelne erhältlich ist.
Fragen
- Mac Studio mit M1 Ultra: gut für lokale LLMs?
- Mit 128 GB laufen 47 von 73 offenen Modellen gut darauf, bis hin zu Qwen3.5 122B A10B; mit gpt-oss-20b sind es etwa 189–337 Tokens pro Sekunde. Der Chip M1 Ultra liest den Speicher mit 800 GB/s. Das bestimmt, wie schnell er schreibt.
- Mac Studio mit M1 Ultra: wie viel Speicher für KI?
- Mit 64 GB laufen 39 offene Modelle gut, mit 128 GB 47, bis hin zu Qwen3.5 122B A10B. Der Speicher entscheidet, welche Modelle passen, und lässt sich später nicht aufrüsten.
Andere Macs
Mac Studio mit anderen Chips:
- Mac Studio M5 Max
- Mac Studio M5 Ultra
- Mac Studio M4 Max
- Mac Studio M3 Ultra
- Mac Studio M2 Max
- Mac Studio M2 Ultra
- Mac Studio M1 Max
Im direkten Vergleich:
Der M1 Ultra 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.