ΣύνδεσηΔημιουργία πορτοφολιού

Τι τρέχει ένας Mac με M1 Pro και 16 GB;

25 από 82 ανοιχτά μοντέλα τρέχουν καλά σε αυτόν. Από προεπιλογή η GPU μπορεί να χρησιμοποιήσει περίπου 12 GB από τα 16 GB, και διαβάζει τη μνήμη με 200 GB/s, κάτι που καθορίζει πόσο γρήγορα γράφει. Υπάρχει σε: MacBook Pro (14-inch, 2021), MacBook Pro (16-inch, 2021).

Ενημέρωση

Το εξυπνότερο που τρέχει καλάMiniCPM5 2B8-bit · 2,7 GB · 33–59 tok/sΤο μεγαλύτερο που τρέχει καλάPhi-4 Reasoning Vision 15B4-bit · 8,4 GB · 11–19 tok/s

Τρέχει καλά 38

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

ΜοντέλοΈκδοσηΜνήμηTokens/s
MiniCPM5 2B2,52B · Νοημοσύνη 12,58-bit2,7 GB33–59
Qwen3.5 9B9B · Νοημοσύνη 11,26-bit7,3 GB12–22
Granite 4.2 8B8B · Νοημοσύνη 11,18-bit8,5 GB11–19
Granite 4.2 3B3B · Νοημοσύνη 9,18-bit3,2 GB28–50
Gemma 4 E4B8B · Νοημοσύνη 8,98-bit8,5 GB19–33
Ministral 3 8B8,9B · Νοημοσύνη 5,56-bit7,2 GB13–22
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Νοημοσύνη 4,88-bit4,2 GB21–38
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B4-bit8,4 GB11–19
Phi-4 (14B)14B4-bit7,9 GB11–20
Gemma 4 12B Unified12B4-bit6,7 GB13–24
Qwen3 8B8,2B8-bit8,7 GB10–18
Llama 3.1 8B Instruct8B8-bit8,5 GB11–19
Gemma 4 E2B5,1B8-bit5,4 GB38–67
Nanbeige4.2 3B4,17B8-bit4,4 GB12–21
Spark-X2.6 4B4,11B8-bit4,4 GB20–36
Qwen3.5 4B4B8-bit4,3 GB21–37
Nemotron-Labs Dory 1.0 4B3,98B8-bit4,2 GB15–26
Phi-4 mini instruct3,8B8-bit4 GB23–40
Llama 3.2 3B Instruct3,21B8-bit3,4 GB26–47
SmolLM3 3B3B8-bit3,2 GB28–50
LFM2.5 2.6B2,69B8-bit2,9 GB31–55
Qwen3.5 2B2B8-bit2,1 GB43–76
Llama 3.2 1B Instruct1,23B8-bit1,3 GB69–123
Qwen3.5 0.8B0,8B8-bit0,9 GB100–178
Qwen3 0.6B0,6B8-bit0,6 GB150–267
Qwen3.8 27B27B · Νοημοσύνη 33,72-bit χαμηλότερη ποιότητα8,4 GB11–19
Muse Glimmer 30B29,6B · Νοημοσύνη 17,52-bit χαμηλότερη ποιότητα9,3 GB10–17
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B ενεργές · Νοημοσύνη 12,92-bit χαμηλότερη ποιότητα9,4 GB100–178
Granite 4.2 30B30B · Νοημοσύνη 12,72-bit χαμηλότερη ποιότητα9,4 GB10–17
gpt-oss-20b21B · 3,6B ενεργές · Νοημοσύνη 93-bit χαμηλότερη ποιότητα9,2 GB56–100
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B ενεργές · Νοημοσύνη 8,92-bit χαμηλότερη ποιότητα9,4 GB82–145
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B ενεργές2-bit χαμηλότερη ποιότητα9,5 GB90–160
Hy-Memory-30B-A3B30,1B · 3,2B ενεργές2-bit χαμηλότερη ποιότητα9,4 GB90–160
GLM-4.7 Flash30B · 3B ενεργές2-bit χαμηλότερη ποιότητα9,4 GB100–178
Raon-1 mini Preview28,8B · 4,3B ενεργές2-bit χαμηλότερη ποιότητα9 GB69–123
Qwen3.6 27B27B2-bit χαμηλότερη ποιότητα8,4 GB11–19
Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B ενεργές2-bit χαμηλότερη ποιότητα7,9 GB75–133
LFM2.5 24B A2B24B · 2B ενεργές3-bit χαμηλότερη ποιότητα10,5 GB100–178

Τρέχει, αλλά αργά 4

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

ΜοντέλοΈκδοσηΜνήμηTokens/s
Gemma 4 31B30,7B · Νοημοσύνη 14,72-bit χαμηλότερη ποιότητα9,6 GB9–17
Devstral Small 2 (24B)24B3-bit χαμηλότερη ποιότητα10,5 GB9–15
Magistral Small 1.2 (2509)24B3-bit χαμηλότερη ποιότητα10,5 GB9–15
Mistral Small 3.2 (24B)24B3-bit χαμηλότερη ποιότητα10,5 GB9–15

Χωράει οριακά 3

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

ΜοντέλοΈκδοσηΜνήμηTokens/s
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B ενεργές · Νοημοσύνη 18,22-bit χαμηλότερη ποιότητα10,9 GB100–178
Recursive Flint39,8B · 2,5B ενεργές2-bit χαμηλότερη ποιότητα12,4 GB113–200
Sage-A1.535B · 2,95B ενεργές2-bit χαμηλότερη ποιότητα10,9 GB100–178

Πολύ μεγάλο 37

Χρειάζεται περισσότερα από 16 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 16 GB, με οποιοδήποτε τσιπ.

Το M1 Pro με περισσότερη ή λιγότερη μνήμη:

Γειτονικά τσιπ:

Κατά μέτωπο:

Συγκρίνετέ το με οποιονδήποτε Mac ή GPU · Το M1 Pro 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 Pro και 16 GB;
Από τα μοντέλα με δημοσιευμένο Intelligence Index, το MiniCPM5 2B έχει την υψηλότερη βαθμολογία ανάμεσα σε όσα τρέχουν καλά εδώ: 8-bit, περίπου 33–59 tokens ανά δευτερόλεπτο. Το μεγαλύτερο που τρέχει καλά είναι το Phi-4 Reasoning Vision 15B.
Μπορεί ένας Mac με M1 Pro και 16 GB να τρέξει το Llama 3.3 70B;
Όχι: ακόμη και στα 2 bit χρειάζεται περισσότερα από τα 12 GB που μπορεί να χρησιμοποιήσει η GPU από προεπιλογή.
Πόσο γρήγορο είναι το gpt-oss-20b σε M1 Pro;
Περίπου 56–100 tokens ανά δευτερόλεπτο (3-bit), με βάση το εύρος ζώνης μνήμης του τσιπ, 200 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)