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Los mejores LLM para una Mac de 64 GB.

39 de 73 modelos abiertos van bien con 64 GB. De forma predeterminada, la GPU puede usar unos 48 GB. La velocidad depende del chip: de 273 GB/s en el M4 Pro a 800 GB/s en el M1 Ultra.

El más inteligente que va bienQwen3.8 27B8 bits · 28,7 GB · 4–22 tok/sEl más grande que va bienNemotron 3.5 Bolt 74B A9B4 bits · 41,6 GB · 24–125 tok/sPara códigoQwen3 Coder 30B A3B Instruct8 bits · 32,4 GB · 35–183 tok/s

Mac con 64 GB

9 chips de M1 a M5 vienen con 64 GB. Abre uno para ver su propia lista y sus velocidades.

Va bien 47

Cabe con espacio para el contexto, a 10 tokens por segundo o más en el M1 Ultra.

ModeloVersiónMemoriaM4 ProM1 Ultra
Qwen3.8 27B27B · Inteligencia 33,78 bits28,7 GB4–813–22
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B activos · Inteligencia 21,44 bits41,6 GB24–4371–125
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B activos · Inteligencia 18,28 bits37,2 GB38–68113–200
Muse Glimmer 30B29,6B · Inteligencia 17,58 bits31,5 GB4–711–20
Gemma 4 31B30,7B · Inteligencia 14,78 bits32,6 GB4–711–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B activos · Inteligencia 12,98 bits31,9 GB38–68113–200
Granite 4.2 30B30B · Inteligencia 12,78 bits31,9 GB4–711–20
MiniCPM5 2B2,52B · Inteligencia 12,58 bits2,7 GB45–81133–237
Qwen3.5 9B9B · Inteligencia 11,28 bits9,6 GB13–2338–67
Granite 4.2 8B8B · Inteligencia 11,18 bits8,5 GB14–2642–75
Granite 4.2 3B3B · Inteligencia 9,18 bits3,2 GB38–68113–200
gpt-oss-20b21B · 3,6B activos · Inteligencia 94,25 bits nativo13,8 GB65–115189–337
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B activos · Inteligencia 8,98 bits31,9 GB33–5997–173
Gemma 4 E4B8B · Inteligencia 8,98 bits8,5 GB26–4675–133
Ministral 3 8B8,9B · Inteligencia 5,58 bits9,5 GB13–2338–67
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Inteligencia 4,88 bits4,2 GB29–5286–152
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B activos8 bits32,4 GB35–62103–183
GLM-4.7 Flash30B · 3B activos8 bits31,9 GB38–68113–200
Qwen3.6 27B27B8 bits28,7 GB4–813–22
Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B activos8 bits26,8 GB31–5590–160
Devstral Small 2 (24B)24B8 bits25,5 GB5–914–25
Magistral Small 1.2 (2509)24B8 bits25,5 GB5–914–25
Mistral Small 3.2 (24B)24B8 bits25,5 GB5–914–25
LFM2.5 24B A2B24B · 2B activos8 bits25,5 GB59–104171–305
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8 bits15,9 GB10–1823–40
Phi-4 (14B)14B8 bits14,9 GB11–1924–43
Gemma 4 12B Unified12B8 bits12,7 GB10–1728–50
Qwen3 8B8,2B8 bits8,7 GB14–2541–74
Llama 3.1 8B Instruct8B8 bits8,5 GB14–2642–75
Gemma 4 E2B5,1B8 bits5,4 GB51–91150–267
Qwen3.5 4B4B8 bits4,3 GB29–5184–149
Phi-4 mini instruct3,8B8 bits4 GB31–5590–160
Llama 3.2 3B Instruct3,21B8 bits3,4 GB36–64106–188
SmolLM3 3B3B8 bits3,2 GB38–68113–200
LFM2.5 2.6B2,69B8 bits2,9 GB42–75124–221
Qwen3.5 2B2B8 bits2,1 GB59–104171–305
Llama 3.2 1B Instruct1,23B8 bits1,3 GB95–168277–492
Qwen3.5 0.8B0,8B8 bits0,9 GB137–243400–711
Qwen3 0.6B0,6B8 bits0,6 GB205–364600–1067
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B activos · Inteligencia 15,62 bits menor calidad38,1 GB40–70116–206
gpt-oss-120b117B · 5,1B activos · Inteligencia 11,62 bits menor calidad36,6 GB77–137225–400
Mistral Small 4 (119B)119B · 6,5B activos · Inteligencia 11,32 bits menor calidad37,2 GB61–109180–320
Qwen3 Coder Next80B · 3B activos · Inteligencia 9,23 bits menor calidad35 GB95–168277–492
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B activos · Inteligencia 6,52 bits menor calidad34,1 GB23–4168–121
Ornith 1.5 122B122B · 10B activos2 bits menor calidad38,1 GB40–70116–206
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B activos2 bits menor calidad37,5 GB32–5795–168
GLM-4.5 Air106B · 12B activos2 bits menor calidad33,1 GB32–5795–168

Funciona, pero lento 3

Cabe, pero a menos de 10 tokens por segundo: sirve para trabajos por lotes, pero es lento para chatear.

ModeloVersiónMemoriaM4 ProM1 Ultra
Llama 3.3 70B Instruct70B4 bits39,4 GB3–69–16
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Inteligencia 14,22 bits menor calidad40 GB3–59–16
Devstral 2 (123B)123B2 bits menor calidad38,4 GB3–69–17

Demasiado grande 23

Necesita más de 64 GB de memoria, incluso a 2 bits.

Preguntas

¿Cuál es el mejor LLM para una Mac con 64 GB?
De los modelos con un Intelligence Index publicado, Qwen3.8 27B obtiene la puntuación más alta entre los que van bien con 64 GB (8 bits). El más grande que va bien es Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B. Para código: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct.
¿Bastan 64 GB para IA local en una Mac?
39 de los 73 modelos abiertos de esta lista van bien con esa memoria, a 4 bits o más. macOS deja que la GPU use unos 48 GB de forma predeterminada; el modelo y su contexto tienen que caber ahí.
¿Puede una Mac de 64 GB ejecutar gpt-oss-20b?
Sí, 4,25 bits nativo, a unos 65–115 tokens por segundo en un M4 Pro y 189–337 en un M1 Ultra.

Otros tamaños: 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

Ejecútalos con MLX Harness (gratis, de código abierto) o con mlx-lm de Apple en Terminal: paso a paso.

Cómo se calcula

Memoria: los parámetros del modelo a 8, 6, 4, 3 o 2 bits por peso más las escalas por grupo de MLX (medio bit por peso), o su formato nativo, con espacio extra para el contexto. De forma predeterminada, macOS deja que la GPU use alrededor del 75 % de la memoria unificada. Velocidad: el ancho de banda de memoria dividido entre los bytes leídos por token es el techo para una conversación; en los benchmarks públicos de Apple Silicon de llama.cpp, las ejecuciones reales alcanzan entre el 45 % y el 80 % de ese techo, que es el rango que se muestra. Son estimaciones, no mediciones: mide tu propia Mac en MLX Bench. Datos de los modelos tomados de cada ficha oficial; datos de los chips, de las especificaciones técnicas de Apple. Revisado el 2026-10-19. Los mismos datos que mlx.app/compare.

Mejores LLM locales para una Mac de 64 GB (M1 a M5): qué corre