Iniciar sesiónCrear billetera

Los mejores LLM para una Mac de 8 GB.

16 de 73 modelos abiertos van bien con 8 GB. De forma predeterminada, la GPU puede usar unos 6 GB. La velocidad depende del chip: de 68 GB/s en el M1 a 100 GB/s en el M2.

El más inteligente que va bienMiniCPM5 2B8 bits · 2,7 GB · 11–30 tok/sEl más grande que va bienGranite 4.2 8B4 bits · 4,5 GB · 7–18 tok/s

Mac con 8 GB

3 chips de M1 a M3 vienen con 8 GB. Abre uno para ver su propia lista y sus velocidades.

Va bien 21

Cabe con espacio para el contexto, a 10 tokens por segundo o más en el M2.

ModeloVersiónMemoriaM1M2
MiniCPM5 2B2,52B · Inteligencia 12,58 bits2,7 GB11–2017–30
Granite 4.2 8B8B · Inteligencia 11,14 bits4,5 GB7–1210–18
Granite 4.2 3B3B · Inteligencia 9,18 bits3,2 GB10–1714–25
Gemma 4 E4B8B · Inteligencia 8,94 bits4,5 GB12–2218–32
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Inteligencia 4,88 bits4,2 GB10–1711–19
Llama 3.1 8B Instruct8B4 bits4,5 GB7–1210–18
Gemma 4 E2B5,1B6 bits4,1 GB16–2924–42
Qwen3.5 4B4B8 bits4,3 GB13–2410–19
Phi-4 mini instruct3,8B8 bits4 GB10–1811–20
Llama 3.2 3B Instruct3,21B8 bits3,4 GB12–2113–24
SmolLM3 3B3B8 bits3,2 GB10–1714–25
LFM2.5 2.6B2,69B8 bits2,9 GB11–1916–28
Qwen3.5 2B2B8 bits2,1 GB15–2621–38
Llama 3.2 1B Instruct1,23B8 bits1,3 GB24–4235–62
Qwen3.5 0.8B0,8B8 bits0,9 GB34–6050–89
Qwen3 0.6B0,6B8 bits0,6 GB51–9175–133
Qwen3.5 9B9B · Inteligencia 11,23 bits menor calidad3,9 GB8–1412–21
Ministral 3 8B8,9B · Inteligencia 5,53 bits menor calidad3,9 GB8–1412–21
Phi-4 (14B)14B2 bits menor calidad4,4 GB7–1210–18
Gemma 4 12B Unified12B2 bits menor calidad3,7 GB8–1512–22
Qwen3 8B8,2B3 bits menor calidad3,6 GB9–1513–22

Cabe muy justo 1

Necesita casi toda la memoria: sube el límite de memoria de la GPU y usa un contexto corto.

ModeloVersiónMemoriaM1M2
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B2 bits menor calidad4,7 GB7–1210–17

Demasiado grande 51

Necesita más de 8 GB de memoria, incluso a 2 bits.

Preguntas

¿Cuál es el mejor LLM para una Mac con 8 GB?
De los modelos con un Intelligence Index publicado, MiniCPM5 2B obtiene la puntuación más alta entre los que van bien con 8 GB (8 bits). El más grande que va bien es Granite 4.2 8B.
¿Bastan 8 GB para IA local en una Mac?
16 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 6 GB de forma predeterminada; el modelo y su contexto tienen que caber ahí.
¿Puede una Mac de 8 GB ejecutar gpt-oss-20b?
No: necesita más que los 6 GB que la GPU puede usar de forma predeterminada.

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 8 GB (M1 a M3): qué corre