Ποιο είναι το καλύτερο LLM για Mac με 32 GB;

Από τα μοντέλα με δημοσιευμένο Intelligence Index, το Qwen3.8 27B έχει την υψηλότερη βαθμολογία ανάμεσα σε όσα τρέχουν καλά σε 32 GB (4-bit). Το μεγαλύτερο που τρέχει καλά είναι το Qwen3.6 35B A3B. Για κώδικα: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct.

Μπορεί ένας Mac με 32 GB να τρέξει το gpt-oss-20b;

Ναι, εγγενές 4,25-bit, με περίπου 28–51 tokens ανά δευτερόλεπτο σε M4 και 95–168 σε M1 Max.

Καλύτερα τοπικά LLM σε Mac με 32 GB RAM: τι τρέχει, πόσο γρήγορα

Mac με 32 GB

7 τσιπ από M1 έως M6 διατίθενται με 32 GB. Ανοίξτε ένα για τη δική του λίστα και τις ταχύτητές του.

Τρέχει καλά 45

Χωράει με χώρο για τα συμφραζόμενα, με 10 ή περισσότερα tokens ανά δευτερόλεπτο στο M1 Max.

Μοντέλο	Έκδοση	Μνήμη	M4	M1 Max
Qwen3.8 27B27B · Νοημοσύνη 33,7	4-bit	15,2 GB	2–4	12–21
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B ενεργές · Νοημοσύνη 18,2	4-bit	19,7 GB	32–56	106–188
Muse Glimmer 30B29,6B · Νοημοσύνη 17,5	4-bit	16,7 GB	3–6	11–19
Gemma 4 31B30,7B · Νοημοσύνη 14,7	4-bit	17,3 GB	3–6	10–18
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B ενεργές · Νοημοσύνη 12,9	4-bit	16,9 GB	32–56	106–188
Granite 4.2 30B30B · Νοημοσύνη 12,7	4-bit	16,9 GB	3–6	11–19
MiniCPM5 2B2,52B · Νοημοσύνη 12,5	8-bit	2,7 GB	20–36	67–119
Qwen3.5 9B9B · Νοημοσύνη 11,2	8-bit	9,6 GB	11–19	19–33
Granite 4.2 8B8B · Νοημοσύνη 11,1	8-bit	8,5 GB	12–21	21–38
Granite 4.2 3B3B · Νοημοσύνη 9,1	8-bit	3,2 GB	17–30	56–100
gpt-oss-20b21B · 3,6B ενεργές · Νοημοσύνη 9	εγγενές 4,25-bit	13,8 GB	28–51	95–168
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B ενεργές · Νοημοσύνη 8,9	4-bit	16,9 GB	27–48	90–160
Gemma 4 E4B8B · Νοημοσύνη 8,9	8-bit	8,5 GB	11–20	38–67
Ministral 3 8B8,9B · Νοημοσύνη 5,5	8-bit	9,5 GB	11–19	19–34
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Νοημοσύνη 4,8	8-bit	4,2 GB	13–23	43–76
Sage-A1.535B · 2,95B ενεργές	4-bit	19,7 GB	32–56	106–188
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B ενεργές	4-bit	17,2 GB	28–51	95–168
Hy-Memory-30B-A3B30,1B · 3,2B ενεργές	4-bit	16,9 GB	30–53	100–178
GLM-4.7 Flash30B · 3B ενεργές	4-bit	16,9 GB	32–56	106–188
Raon-1 mini Preview28,8B · 4,3B ενεργές	4-bit	16,2 GB	23–40	75–133
Qwen3.6 27B27B	4-bit	15,2 GB	2–4	12–21
Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B ενεργές	6-bit	20,5 GB	17–31	58–103
Devstral Small 2 (24B)24B	4-bit	13,5 GB	3–5	13–24
Magistral Small 1.2 (2509)24B	4-bit	13,5 GB	3–5	13–24
Mistral Small 3.2 (24B)24B	4-bit	13,5 GB	3–5	13–24
LFM2.5 24B A2B24B · 2B ενεργές	6-bit	19,5 GB	34–60	113–200
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B	8-bit	15,9 GB	3–6	11–20
Phi-4 (14B)14B	8-bit	14,9 GB	4–6	12–21
Gemma 4 12B Unified12B	8-bit	12,7 GB	4–8	14–25
Qwen3 8B8,2B	8-bit	8,7 GB	12–21	21–37
Llama 3.1 8B Instruct8B	8-bit	8,5 GB	12–21	21–38
Gemma 4 E2B5,1B	8-bit	5,4 GB	23–40	75–133
Nanbeige4.2 3B4,17B	8-bit	4,4 GB	13–23	23–41
Spark-X2.6 4B4,11B	8-bit	4,4 GB	12–22	41–73
Qwen3.5 4B4B	8-bit	4,3 GB	13–22	42–74
Nemotron-Labs Dory 1.0 4B3,98B	8-bit	4,2 GB	11–20	29–52
Phi-4 mini instruct3,8B	8-bit	4 GB	14–24	45–80
Llama 3.2 3B Instruct3,21B	8-bit	3,4 GB	16–28	53–94
SmolLM3 3B3B	8-bit	3,2 GB	17–30	56–100
LFM2.5 2.6B2,69B	8-bit	2,9 GB	19–33	62–110
Qwen3.5 2B2B	8-bit	2,1 GB	26–46	86–152
Llama 3.2 1B Instruct1,23B	8-bit	1,3 GB	42–74	138–246
Qwen3.5 0.8B0,8B	8-bit	0,9 GB	60–107	200–356
Qwen3 0.6B0,6B	8-bit	0,6 GB	90–160	300–533
Recursive Flint39,8B · 2,5B ενεργές	3-bit χαμηλότερη ποιότητα	17,4 GB	49–87	164–291

Τρέχει, αλλά αργά 1

Χωράει, αλλά με λιγότερα από 10 tokens ανά δευτερόλεπτο: καλό για μαζικές εργασίες, αργό για συνομιλία.

Μοντέλο	Έκδοση	Μνήμη	M4	M1 Max
Llama 3.3 70B Instruct70B	2-bit χαμηλότερη ποιότητα	21,9 GB	2–4	8–15

Χωράει οριακά 2

Χρειάζεται σχεδόν όλη τη μνήμη: αυξήστε το όριο μνήμης της GPU και κρατήστε τα συμφραζόμενα σύντομα.

Μοντέλο	Έκδοση	Μνήμη	M4	M1 Max
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B ενεργές · Νοημοσύνη 21,4	2-bit χαμηλότερη ποιότητα	23,1 GB	19–34	64–114
Qwen3 Coder Next80B · 3B ενεργές · Νοημοσύνη 9,2	2-bit χαμηλότερη ποιότητα	25 GB	60–107	200–356

Πολύ μεγάλο 34

Χρειάζεται περισσότερα από 32 GB μνήμης, ακόμη και στα 2 bit.

Οι καλύτερες εφαρμογές AI για ένα Mac σαν αυτό στο AI App Store: τιμή, άδεια και πού πηγαίνουν τα δεδομένα σας.

Ερωτήσεις

Ποιο είναι το καλύτερο LLM για Mac με 32 GB;: Από τα μοντέλα με δημοσιευμένο Intelligence Index, το Qwen3.8 27B έχει την υψηλότερη βαθμολογία ανάμεσα σε όσα τρέχουν καλά σε 32 GB (4-bit). Το μεγαλύτερο που τρέχει καλά είναι το Qwen3.6 35B A3B. Για κώδικα: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct.
Αρκούν 32 GB για τοπικό AI σε Mac;: 44 από τα 82 ανοιχτά μοντέλα εδώ τρέχουν καλά σε αυτά, σε 4 bit ή καλύτερα. Από προεπιλογή το macOS αφήνει την GPU να χρησιμοποιεί περίπου 24 GB από αυτά· το μοντέλο και τα συμφραζόμενά του πρέπει να χωρούν εκεί.
Μπορεί ένας Mac με 32 GB να τρέξει το gpt-oss-20b;: Ναι, εγγενές 4,25-bit, με περίπου 28–51 tokens ανά δευτερόλεπτο σε M4 και 95–168 σε M1 Max.

Άλλα μεγέθη: 8 GB · 16 GB · 18 GB · 24 GB · 32 GB · 36 GB · 48 GB · 64 GB · 96 GB · 128 GB · 192 GB · 256 GB · 512 GB

Εκτελέστε τα με το mlx-lm της Apple στο Terminal: βήμα προς βήμα.

Πόση RAM χρειάζεται ένα LLM · Το καλύτερο τοπικό LLM για προγραμματισμό

Πώς υπολογίζεται

Μνήμη: οι παράμετροι του μοντέλου σε 8, 6, 4, 3 ή 2 bit ανά βάρος συν τις κλίμακες ομάδων του MLX (μισό bit ανά βάρος), ή στην εγγενή του μορφή, με χώρο για τα συμφραζόμενα από πάνω. Από προεπιλογή το macOS αφήνει την GPU να χρησιμοποιεί περίπου το 75% της ενοποιημένης μνήμης. Ταχύτητα: το εύρος ζώνης μνήμης διαιρεμένο με τα bytes που διαβάζονται ανά token είναι το ανώτατο όριο για μία συνομιλία· στα δημόσια benchmarks Apple Silicon του llama.cpp οι πραγματικές εκτελέσεις φτάνουν περίπου το 45% έως 80% του ορίου, και αυτό το εύρος δείχνουμε. Είναι εκτιμήσεις, όχι μετρήσεις: μετρήστε τον δικό σας Mac στο MLX Bench. Στοιχεία μοντέλων από την επίσημη κάρτα κάθε μοντέλου, στοιχεία τσιπ από τα Τεχνικά χαρακτηριστικά της Apple. Ελέγχθηκε 2026-10-19. Ίδια δεδομένα με το mlx.app/compare.

Ανοιχτά δεδομένα: mlx.app/data (JSON, CSV)