ΣύνδεσηΔημιουργία πορτοφολιού

Τι τρέχει ένας Mac με M1 Max και 64 GB;

46 από 82 ανοιχτά μοντέλα τρέχουν καλά σε αυτόν. Από προεπιλογή η GPU μπορεί να χρησιμοποιήσει περίπου 48 GB από τα 64 GB, και διαβάζει τη μνήμη με 400 GB/s, κάτι που καθορίζει πόσο γρήγορα γράφει. Υπάρχει σε: MacBook Pro (14-inch, 2021), MacBook Pro (16-inch, 2021), Mac Studio (2022).

Ενημέρωση

Το εξυπνότερο που τρέχει καλάQwen3.8 27B4-bit · 15,2 GB · 12–21 tok/sΤο μεγαλύτερο που τρέχει καλάNemotron 3.5 Bolt 74B A9B4-bit · 41,6 GB · 35–63 tok/sΓια κώδικαQwen3 Coder 30B A3B Instruct8-bit · 32,4 GB · 51–91 tok/s

Τρέχει καλά 55

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

ΜοντέλοΈκδοσηΜνήμηTokens/s
Qwen3.8 27B27B · Νοημοσύνη 33,74-bit15,2 GB12–21
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B ενεργές · Νοημοσύνη 21,44-bit41,6 GB35–63
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B ενεργές · Νοημοσύνη 18,28-bit37,2 GB56–100
Muse Glimmer 30B29,6B · Νοημοσύνη 17,54-bit16,7 GB11–19
Gemma 4 31B30,7B · Νοημοσύνη 14,74-bit17,3 GB10–18
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B ενεργές · Νοημοσύνη 12,98-bit31,9 GB56–100
Granite 4.2 30B30B · Νοημοσύνη 12,74-bit16,9 GB11–19
MiniCPM5 2B2,52B · Νοημοσύνη 12,58-bit2,7 GB67–119
Qwen3.5 9B9B · Νοημοσύνη 11,28-bit9,6 GB19–33
Granite 4.2 8B8B · Νοημοσύνη 11,18-bit8,5 GB21–38
Granite 4.2 3B3B · Νοημοσύνη 9,18-bit3,2 GB56–100
gpt-oss-20b21B · 3,6B ενεργές · Νοημοσύνη 9εγγενές 4,25-bit13,8 GB95–168
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B ενεργές · Νοημοσύνη 8,98-bit31,9 GB49–86
Gemma 4 E4B8B · Νοημοσύνη 8,98-bit8,5 GB38–67
Ministral 3 8B8,9B · Νοημοσύνη 5,58-bit9,5 GB19–34
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Νοημοσύνη 4,88-bit4,2 GB43–76
Recursive Flint39,8B · 2,5B ενεργές8-bit42,3 GB67–119
Sage-A1.535B · 2,95B ενεργές8-bit37,2 GB58–103
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B ενεργές8-bit32,4 GB51–91
Hy-Memory-30B-A3B30,1B · 3,2B ενεργές8-bit31,9 GB53–94
GLM-4.7 Flash30B · 3B ενεργές8-bit31,9 GB56–100
Raon-1 mini Preview28,8B · 4,3B ενεργές8-bit30,6 GB39–70
Qwen3.6 27B27B4-bit15,2 GB12–21
Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B ενεργές8-bit26,8 GB45–80
Devstral Small 2 (24B)24B4-bit13,5 GB13–24
Magistral Small 1.2 (2509)24B4-bit13,5 GB13–24
Mistral Small 3.2 (24B)24B4-bit13,5 GB13–24
LFM2.5 24B A2B24B · 2B ενεργές8-bit25,5 GB86–152
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8-bit15,9 GB11–20
Phi-4 (14B)14B8-bit14,9 GB12–21
Gemma 4 12B Unified12B8-bit12,7 GB14–25
Qwen3 8B8,2B8-bit8,7 GB21–37
Llama 3.1 8B Instruct8B8-bit8,5 GB21–38
Gemma 4 E2B5,1B8-bit5,4 GB75–133
Nanbeige4.2 3B4,17B8-bit4,4 GB23–41
Spark-X2.6 4B4,11B8-bit4,4 GB41–73
Qwen3.5 4B4B8-bit4,3 GB42–74
Nemotron-Labs Dory 1.0 4B3,98B8-bit4,2 GB29–52
Phi-4 mini instruct3,8B8-bit4 GB45–80
Llama 3.2 3B Instruct3,21B8-bit3,4 GB53–94
SmolLM3 3B3B8-bit3,2 GB56–100
LFM2.5 2.6B2,69B8-bit2,9 GB62–110
Qwen3.5 2B2B8-bit2,1 GB86–152
Llama 3.2 1B Instruct1,23B8-bit1,3 GB138–246
Qwen3.5 0.8B0,8B8-bit0,9 GB200–356
Qwen3 0.6B0,6B8-bit0,6 GB300–533
Nemotron 3.5 Super VL 120B A12B120B · 12B ενεργές · Νοημοσύνη 26,52-bit χαμηλότερη ποιότητα37,5 GB47–84
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B ενεργές · Νοημοσύνη 15,62-bit χαμηλότερη ποιότητα38,1 GB58–103
gpt-oss-120b117B · 5,1B ενεργές · Νοημοσύνη 11,62-bit χαμηλότερη ποιότητα36,6 GB113–200
Mistral Small 4 (119B)119B · 6,5B ενεργές · Νοημοσύνη 11,32-bit χαμηλότερη ποιότητα37,2 GB90–160
Qwen3 Coder Next80B · 3B ενεργές · Νοημοσύνη 9,23-bit χαμηλότερη ποιότητα35 GB138–246
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B ενεργές · Νοημοσύνη 6,52-bit χαμηλότερη ποιότητα34,1 GB34–60
Ornith 1.5 122B122B · 10B ενεργές2-bit χαμηλότερη ποιότητα38,1 GB58–103
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B ενεργές2-bit χαμηλότερη ποιότητα37,5 GB47–84
GLM-4.5 Air106B · 12B ενεργές2-bit χαμηλότερη ποιότητα33,1 GB47–84

Τρέχει, αλλά αργά 3

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

ΜοντέλοΈκδοσηΜνήμηTokens/s
Llama 3.3 70B Instruct70B4-bit39,4 GB5–8
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Νοημοσύνη 14,22-bit χαμηλότερη ποιότητα40 GB5–8
Devstral 2 (123B)123B2-bit χαμηλότερη ποιότητα38,4 GB5–8

Πολύ μεγάλο 24

Χρειάζεται περισσότερα από 64 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.

Άλλοι Mac

Όλοι οι Mac με 64 GB, με οποιοδήποτε τσιπ.

Το M1 Max με περισσότερη ή λιγότερη μνήμη:

Γειτονικά τσιπ:

Κατά μέτωπο:

Συγκρίνετέ το με οποιονδήποτε Mac ή GPU · Το M1 Max για τοπικό AI · Ο καλύτερος Mac για τοπικά LLM · Πόση RAM χρειάζεται ένα LLM · Όλοι οι Mac

Ερωτήσεις

Ποιο είναι το καλύτερο LLM για Mac με M1 Max και 64 GB;
Από τα μοντέλα με δημοσιευμένο Intelligence Index, το Qwen3.8 27B έχει την υψηλότερη βαθμολογία ανάμεσα σε όσα τρέχουν καλά εδώ: 4-bit, περίπου 12–21 tokens ανά δευτερόλεπτο. Το μεγαλύτερο που τρέχει καλά είναι το Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B.
Μπορεί ένας Mac με M1 Max και 64 GB να τρέξει το Llama 3.3 70B;
Ναι, αλλά αργά: 4-bit, με περίπου 5–8 tokens ανά δευτερόλεπτο.
Πόσο γρήγορο είναι το gpt-oss-20b σε M1 Max;
Περίπου 95–168 tokens ανά δευτερόλεπτο (εγγενές 4,25-bit), με βάση το εύρος ζώνης μνήμης του τσιπ, 400 GB/s.

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

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)