Ποιο είναι το καλύτερο LLM για Mac με M4 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 20–36 tokens ανά δευτερόλεπτο. Το μεγαλύτερο που τρέχει καλά είναι το Qwen3.5 9B.

Μπορεί ένας Mac με M4 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 M4;

Περίπου 34–60 tokens ανά δευτερόλεπτο (3-bit), με βάση το εύρος ζώνης μνήμης του τσιπ, 120 GB/s.

M4 16 GB για τοπικά LLM: καλύτερα μοντέλα, ταχύτητα

Τρέχει καλά 31

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

Μοντέλο	Έκδοση	Μνήμη	Tokens/s
MiniCPM5 2B2,52B · Νοημοσύνη 12,5	8-bit	2,7 GB	20–36
Qwen3.5 9B9B · Νοημοσύνη 11,2	4-bit	5,1 GB	11–19
Granite 4.2 8B8B · Νοημοσύνη 11,1	4-bit	4,5 GB	12–21
Granite 4.2 3B3B · Νοημοσύνη 9,1	8-bit	3,2 GB	17–30
Gemma 4 E4B8B · Νοημοσύνη 8,9	8-bit	8,5 GB	11–20
Ministral 3 8B8,9B · Νοημοσύνη 5,5	4-bit	5 GB	11–19
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Νοημοσύνη 4,8	8-bit	4,2 GB	13–23
Qwen3 8B8,2B	4-bit	4,6 GB	12–21
Llama 3.1 8B Instruct8B	4-bit	4,5 GB	12–21
Gemma 4 E2B5,1B	8-bit	5,4 GB	23–40
Nanbeige4.2 3B4,17B	4-bit	2,3 GB	13–23
Spark-X2.6 4B4,11B	8-bit	4,4 GB	12–22
Qwen3.5 4B4B	8-bit	4,3 GB	13–22
Nemotron-Labs Dory 1.0 4B3,98B	6-bit	3,2 GB	11–20
Phi-4 mini instruct3,8B	8-bit	4 GB	14–24
Llama 3.2 3B Instruct3,21B	8-bit	3,4 GB	16–28
SmolLM3 3B3B	8-bit	3,2 GB	17–30
LFM2.5 2.6B2,69B	8-bit	2,9 GB	19–33
Qwen3.5 2B2B	8-bit	2,1 GB	26–46
Llama 3.2 1B Instruct1,23B	8-bit	1,3 GB	42–74
Qwen3.5 0.8B0,8B	8-bit	0,9 GB	60–107
Qwen3 0.6B0,6B	8-bit	0,6 GB	90–160
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B ενεργές · Νοημοσύνη 12,9	2-bit χαμηλότερη ποιότητα	9,4 GB	60–107
gpt-oss-20b21B · 3,6B ενεργές · Νοημοσύνη 9	3-bit χαμηλότερη ποιότητα	9,2 GB	34–60
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B ενεργές · Νοημοσύνη 8,9	2-bit χαμηλότερη ποιότητα	9,4 GB	49–87
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B ενεργές	2-bit χαμηλότερη ποιότητα	9,5 GB	54–96
Hy-Memory-30B-A3B30,1B · 3,2B ενεργές	2-bit χαμηλότερη ποιότητα	9,4 GB	54–96
GLM-4.7 Flash30B · 3B ενεργές	2-bit χαμηλότερη ποιότητα	9,4 GB	60–107
Raon-1 mini Preview28,8B · 4,3B ενεργές	2-bit χαμηλότερη ποιότητα	9 GB	42–74
Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B ενεργές	2-bit χαμηλότερη ποιότητα	7,9 GB	45–80
LFM2.5 24B A2B24B · 2B ενεργές	3-bit χαμηλότερη ποιότητα	10,5 GB	60–107

Τρέχει, αλλά αργά 11

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

Μοντέλο	Έκδοση	Μνήμη	Tokens/s
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B	4-bit	8,4 GB	6–11
Phi-4 (14B)14B	4-bit	7,9 GB	7–12
Gemma 4 12B Unified12B	6-bit	9,7 GB	6–10
Qwen3.8 27B27B · Νοημοσύνη 33,7	2-bit χαμηλότερη ποιότητα	8,4 GB	6–11
Muse Glimmer 30B29,6B · Νοημοσύνη 17,5	2-bit χαμηλότερη ποιότητα	9,3 GB	6–10
Gemma 4 31B30,7B · Νοημοσύνη 14,7	2-bit χαμηλότερη ποιότητα	9,6 GB	6–10
Granite 4.2 30B30B · Νοημοσύνη 12,7	2-bit χαμηλότερη ποιότητα	9,4 GB	6–10
Qwen3.6 27B27B	2-bit χαμηλότερη ποιότητα	8,4 GB	6–11
Devstral Small 2 (24B)24B	3-bit χαμηλότερη ποιότητα	10,5 GB	5–9
Magistral Small 1.2 (2509)24B	3-bit χαμηλότερη ποιότητα	10,5 GB	5–9
Mistral Small 3.2 (24B)24B	3-bit χαμηλότερη ποιότητα	10,5 GB	5–9

Χωράει οριακά 3

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

Μοντέλο	Έκδοση	Μνήμη	Tokens/s
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B ενεργές · Νοημοσύνη 18,2	2-bit χαμηλότερη ποιότητα	10,9 GB	60–107
Recursive Flint39,8B · 2,5B ενεργές	2-bit χαμηλότερη ποιότητα	12,4 GB	68–120
Sage-A1.535B · 2,95B ενεργές	2-bit χαμηλότερη ποιότητα	10,9 GB	60–107

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 M4 με περισσότερη ή λιγότερη μνήμη:

Γειτονικά τσιπ:

Κατά μέτωπο:

Συγκρίνετέ το με οποιονδήποτε Mac ή GPU · Το M4 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 M4 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 20–36 tokens ανά δευτερόλεπτο. Το μεγαλύτερο που τρέχει καλά είναι το Qwen3.5 9B.
Μπορεί ένας Mac με M4 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 M4;: Περίπου 34–60 tokens ανά δευτερόλεπτο (3-bit), με βάση το εύρος ζώνης μνήμης του τσιπ, 120 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)