Macهای دارای 256 GB
2 تراشه از M3 تا M5 با 256 GB عرضه میشوند. هر کدام را برای فهرست و سرعتهای خودش باز کنید.
خوب اجرا میشوند 61
با جای کافی برای کانتکست جا میشود، با 10 توکن یا بیشتر در ثانیه روی M5 Ultra.
| مدل | نسخه | حافظه | M3 Ultra | M5 Ultra |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Flash Next180B · 6B فعال · هوش 39.8 | 6 بیت | 146 GB | 75–134 | 110–196 |
| MiMo V2.6 Flash309B · 15B فعال · هوش 37.9 | 4.48 بیت اصلی | 173 GB | 44–78 | 64–114 |
| Qwen3.8 27B27B · هوش 33.7 | 8 بیت | 28.7 GB | 13–23 | 19–33 |
| Inkling Small276B · 12B فعال · هوش 25.7 | 4 بیت | 155 GB | 54–96 | 79–141 |
| Hy3295B · 21B فعال · هوش 25.3 | 4 بیت | 166 GB | 31–56 | 46–81 |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B فعال · هوش 21.4 | 8 بیت | 78.6 GB | 38–68 | 56–100 |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B فعال · هوش 18.2 | 8 بیت | 37.2 GB | 115–205 | 169–300 |
| Muse Glimmer 30B29.6B · هوش 17.5 | 8 بیت | 31.5 GB | 12–21 | 17–30 |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B فعال · هوش 15.6 | 8 بیت | 130 GB | 35–62 | 51–91 |
| Gemma 4 31B30.7B · هوش 14.7 | 8 بیت | 32.6 GB | 11–20 | 17–29 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B فعال · هوش 12.9 | 8 بیت | 31.9 GB | 115–205 | 169–300 |
| Granite 4.2 30B30B · هوش 12.7 | 8 بیت | 31.9 GB | 12–21 | 17–30 |
| MiniCPM5 2B2.52B · هوش 12.5 | 8 بیت | 2.7 GB | 137–243 | 200–356 |
| gpt-oss-120b117B · 5.1B فعال · هوش 11.6 | 4.25 بیت اصلی | 65.3 GB | 137–243 | 200–356 |
| Mistral Small 4 (119B)119B · 6.5B فعال · هوش 11.3 | 8 بیت | 126 GB | 53–95 | 78–139 |
| Qwen3.5 9B9B · هوش 11.2 | 8 بیت | 9.6 GB | 38–68 | 56–100 |
| Granite 4.2 8B8B · هوش 11.1 | 8 بیت | 8.5 GB | 43–77 | 64–113 |
| Qwen3 Coder Next80B · 3B فعال · هوش 9.2 | 8 بیت | 85 GB | 115–205 | 169–300 |
| Granite 4.2 3B3B · هوش 9.1 | 8 بیت | 3.2 GB | 115–205 | 169–300 |
| gpt-oss-20b21B · 3.6B فعال · هوش 9 | 4.25 بیت اصلی | 13.8 GB | 194–345 | 284–505 |
| Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B فعال · هوش 8.9 | 8 بیت | 31.9 GB | 100–177 | 146–259 |
| Gemma 4 E4B8B · هوش 8.9 | 8 بیت | 8.5 GB | 77–137 | 113–200 |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B فعال · هوش 6.5 | 8 بیت | 116 GB | 20–36 | 30–53 |
| Ministral 3 8B8.9B · هوش 5.5 | 8 بیت | 9.5 GB | 39–69 | 57–101 |
| Nemotron 3 Nano 4B3.97B · هوش 4.8 | 8 بیت | 4.2 GB | 88–156 | 129–229 |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B فعال | 4 بیت | 160 GB | 50–90 | 74–132 |
| MiniMax M2.7230B · 10B فعال | 4 بیت | 129 GB | 66–117 | 96–171 |
| Ornith 1.5 122B122B · 10B فعال | 8 بیت | 130 GB | 35–62 | 51–91 |
| Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B فعال | 8 بیت | 128 GB | 29–51 | 42–75 |
| GLM-4.5 Air106B · 12B فعال | 8 بیت | 113 GB | 29–51 | 42–75 |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 4 بیت | 39.4 GB | 5–9 | 14–24 |
| Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B فعال | 8 بیت | 32.4 GB | 105–187 | 154–274 |
| GLM-4.7 Flash30B · 3B فعال | 8 بیت | 31.9 GB | 115–205 | 169–300 |
| Qwen3.6 27B27B | 8 بیت | 28.7 GB | 13–23 | 19–33 |
| Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B فعال | 8 بیت | 26.8 GB | 92–164 | 135–240 |
| Devstral Small 2 (24B)24B | 8 بیت | 25.5 GB | 14–26 | 21–38 |
| Magistral Small 1.2 (2509)24B | 8 بیت | 25.5 GB | 14–26 | 21–38 |
| Mistral Small 3.2 (24B)24B | 8 بیت | 25.5 GB | 14–26 | 21–38 |
| LFM2.5 24B A2B24B · 2B فعال | 8 بیت | 25.5 GB | 176–312 | 257–457 |
| Phi-4 Reasoning Vision 15B15B | 8 بیت | 15.9 GB | 23–41 | 34–60 |
| Phi-4 (14B)14B | 8 بیت | 14.9 GB | 25–44 | 36–64 |
| Gemma 4 12B Unified12B | 8 بیت | 12.7 GB | 29–52 | 43–76 |
| Qwen3 8B8.2B | 8 بیت | 8.7 GB | 42–75 | 62–110 |
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 8 بیت | 8.5 GB | 43–77 | 64–113 |
| Gemma 4 E2B5.1B | 8 بیت | 5.4 GB | 154–273 | 225–400 |
| Qwen3.5 4B4B | 8 بیت | 4.3 GB | 86–152 | 126–223 |
| Phi-4 mini instruct3.8B | 8 بیت | 4 GB | 92–164 | 135–240 |
| Llama 3.2 3B Instruct3.21B | 8 بیت | 3.4 GB | 108–193 | 159–282 |
| SmolLM3 3B3B | 8 بیت | 3.2 GB | 115–205 | 169–300 |
| LFM2.5 2.6B2.69B | 8 بیت | 2.9 GB | 127–226 | 186–331 |
| Qwen3.5 2B2B | 8 بیت | 2.1 GB | 176–312 | 257–457 |
| Llama 3.2 1B Instruct1.23B | 8 بیت | 1.3 GB | 284–504 | 415–738 |
| Qwen3.5 0.8B0.8B | 8 بیت | 0.9 GB | 410–728 | 600–1067 |
| Qwen3 0.6B0.6B | 8 بیت | 0.6 GB | 614–1092 | 900–1600 |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017552B · 16B فعال · هوش 45.1 | 2 بیت کیفیت پایینتر | 173 GB | 74–131 | 108–192 |
| GLM-5.3 Flash320B · 18B فعال · هوش 41.8 | 3 بیت کیفیت پایینتر | 140 GB | 47–83 | 68–122 |
| Beam 1.0501B · 23B فعال · هوش 30.3 | 2 بیت کیفیت پایینتر | 157 GB | 51–91 | 75–133 |
| MiniMax M3428B · 23B فعال · هوش 29.2 | 2 بیت کیفیت پایینتر | 134 GB | 51–91 | 75–133 |
| Nemotron 3 Ultra 550B A55B550B · 55B فعال · هوش 22.9 | 2 بیت کیفیت پایینتر | 172 GB | 21–38 | 31–56 |
| Qwen3.5 397B A17B397B · 17B فعال · هوش 18.4 | 3 بیت کیفیت پایینتر | 174 GB | 50–89 | 73–130 |
| Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B · 17B فعال · هوش 9.3 | 3 بیت کیفیت پایینتر | 175 GB | 50–89 | 73–130 |
اجرا میشوند، اما کند 2
جا میشود، اما زیر 10 توکن در ثانیه: برای کارهای دستهای خوب است، برای گفتوگو کند.
| مدل | نسخه | حافظه | M3 Ultra | M5 Ultra |
|---|---|---|---|---|
| Mistral Medium 3.5 (128B)128B · هوش 14.2 | 8 بیت | 136 GB | 3–5 | 4–7 |
| Devstral 2 (123B)123B | 8 بیت | 131 GB | 3–5 | 4–7 |
بهزحمت جا میشوند 1
تقریباً همهٔ حافظه را لازم دارد: سقف حافظهٔ GPU را بالا ببرید و کانتکست را کوتاه نگه دارید.
| مدل | نسخه | حافظه | M3 Ultra | M5 Ultra |
|---|---|---|---|---|
| Mistral Large 3 (675B)675B · 41B فعال | 2 بیت کیفیت پایینتر | 211 GB | 29–51 | 42–75 |
خیلی بزرگ 9
حتی در 2 بیت، بیش از 256 GB حافظه لازم دارد.
پرسشها
- بهترین LLM برای Mac با 256 GB کدام است؟
- از میان مدلهایی که Intelligence Index منتشرشده دارند، Qwen3.8 Flash Next بالاترین امتیاز را در بین مدلهایی دارد که در 256 GB خوب اجرا میشوند (6 بیت). بزرگترین مدلی که خوب اجرا میشود MiMo V2.6 Flash است. برای کدنویسی: Qwen3 Coder Next.
- آیا 256 GB برای هوش مصنوعی محلی روی Mac کافی است؟
- 54 از 73 مدل باز اینجا در 4 بیت یا بهتر در آن خوب اجرا میشوند. macOS بهطور پیشفرض اجازه میدهد GPU حدود 192 GB از آن را استفاده کند؛ مدل و کانتکستش باید در همین مقدار جا شوند.
- آیا Mac با 256 GB میتواند gpt-oss-20b را اجرا کند؟
- بله، 4.25 بیت اصلی، با حدود 194–345 توکن در ثانیه روی یک M3 Ultra و 284–505 روی یک M5 Ultra.
اندازههای دیگر: 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
آنها را با MLX Harness (رایگان و متنباز) یا mlx-lm از Apple در Terminal اجرا کنید: گام به گام.
چطور محاسبه شده
حافظه: پارامترهای مدل در 8، 6، 4، 3 یا 2 بیت برای هر وزن بهعلاوهٔ مقیاسهای گروهی MLX (نیم بیت برای هر وزن)، یا قالب اصلی آن، بهاضافهٔ جا برای کانتکست. macOS بهطور پیشفرض اجازه میدهد GPU حدود 75% حافظهٔ یکپارچه را استفاده کند. سرعت: پهنای باند حافظه تقسیم بر بایتهایی که برای هر توکن خوانده میشود، سقف سرعت یک گفتوگوست؛ در بنچمارکهای عمومی llama.cpp روی Apple Silicon اجراهای واقعی به حدود 45% تا 80% آن میرسند و همین بازه نمایش داده میشود. اینها برآوردند، نه اندازهگیری: Mac خودتان را روی MLX Bench بسنجید. ارقام مدلها از کارت رسمی هر مدل و ارقام تراشهها از مشخصات فنی Apple است. بررسیشده در 2026-10-19. همان دادههای mlx.app/compare.