Por tamaño de memoria
| Memoria | Van bien | El más grande que va bien | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 16 GB200 GB/s | 22 | Phi-4 Reasoning Vision 15B | 56–100 tok/s |
| 32 GB200 GB/s | 30 | Qwen3.6 35B A3B | 47–84 tok/s |
Modelos de Mac: Mac mini (2023). No todos los tamaños de memoria se ofrecen con cada modelo; las especificaciones técnicas de Apple indican con qué viene cada uno.
Preguntas
- Mac mini con M2 Pro: ¿es buena opción para LLM locales?
- Con 32 GB ejecuta bien 30 de 73 modelos abiertos, hasta Qwen3.6 35B A3B, y escribe unos 47–84 tokens por segundo con gpt-oss-20b. El chip M2 Pro lee la memoria a 200 GB/s, lo que marca su velocidad de escritura.
- Mac mini con M2 Pro: ¿cuánta memoria necesita para IA?
- Con 16 GB ejecuta bien 22 modelos abiertos; con 32 GB, 30, hasta Qwen3.6 35B A3B. La memoria decide qué modelos caben y no se puede ampliar después.
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Cara a cara:
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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.