ورودساخت کیف پول

بهترین LLMها برای Mac با 48 GB.

38 از 73 مدل باز در 48 GB خوب اجرا می‌شوند. GPU به‌طور پیش‌فرض می‌تواند حدود 36 GB از آن را استفاده کند. سرعت به تراشه بستگی دارد: از 273 GB/s روی M4 Pro تا 614 GB/s روی M5 Max.

باهوش‌ترین که خوب اجرا می‌شودQwen3.8 27B8 بیت · 28.7 GB · 4–17 tok/sبزرگ‌ترین که خوب اجرا می‌شودQwen3.6 35B A3B6 بیت · 28.4 GB · 51–205 tok/sبرای کدنویسیQwen3 Coder 30B A3B Instruct8 بیت · 32.4 GB · 35–140 tok/s

Macهای دارای 48 GB

5 تراشه از M3 تا M5 با 48 GB عرضه می‌شوند. هر کدام را برای فهرست و سرعت‌های خودش باز کنید.

خوب اجرا می‌شوند 41

با جای کافی برای کانتکست جا می‌شود، با 10 توکن یا بیشتر در ثانیه روی M5 Max.

مدلنسخهحافظهM4 ProM5 Max
Qwen3.8 27B27B · هوش 33.78 بیت28.7 GB4–810–17
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B فعال · هوش 18.26 بیت28.4 GB51–91115–205
Muse Glimmer 30B29.6B · هوش 17.56 بیت24.1 GB4–711–20
Gemma 4 31B30.7B · هوش 14.76 بیت24.9 GB4–711–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B فعال · هوش 12.98 بیت31.9 GB38–6886–154
Granite 4.2 30B30B · هوش 12.76 بیت24.4 GB4–711–20
MiniCPM5 2B2.52B · هوش 12.58 بیت2.7 GB45–81102–182
Qwen3.5 9B9B · هوش 11.28 بیت9.6 GB13–2329–51
Granite 4.2 8B8B · هوش 11.18 بیت8.5 GB14–2633–58
Granite 4.2 3B3B · هوش 9.18 بیت3.2 GB38–6886–154
gpt-oss-20b21B · 3.6B فعال · هوش 94.25 بیت اصلی13.8 GB65–115145–259
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B فعال · هوش 8.98 بیت31.9 GB33–5975–133
Gemma 4 E4B8B · هوش 8.98 بیت8.5 GB26–4658–102
Ministral 3 8B8.9B · هوش 5.58 بیت9.5 GB13–2329–52
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · هوش 4.88 بیت4.2 GB29–5266–117
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B فعال8 بیت32.4 GB35–6279–140
GLM-4.7 Flash30B · 3B فعال8 بیت31.9 GB38–6886–154
Qwen3.6 27B27B8 بیت28.7 GB4–810–17
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B فعال8 بیت26.8 GB31–5569–123
Devstral Small 2 (24B)24B8 بیت25.5 GB5–911–19
Magistral Small 1.2 (2509)24B8 بیت25.5 GB5–911–19
Mistral Small 3.2 (24B)24B8 بیت25.5 GB5–911–19
LFM2.5 24B A2B24B · 2B فعال8 بیت25.5 GB59–104132–234
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8 بیت15.9 GB10–1817–31
Phi-4 (14B)14B8 بیت14.9 GB11–1919–33
Gemma 4 12B Unified12B8 بیت12.7 GB10–1722–39
Qwen3 8B8.2B8 بیت8.7 GB14–2532–56
Llama 3.1 8B Instruct8B8 بیت8.5 GB14–2633–58
Gemma 4 E2B5.1B8 بیت5.4 GB51–91115–205
Qwen3.5 4B4B8 بیت4.3 GB29–5164–114
Phi-4 mini instruct3.8B8 بیت4 GB31–5569–123
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8 بیت3.4 GB36–6481–144
SmolLM3 3B3B8 بیت3.2 GB38–6886–154
LFM2.5 2.6B2.69B8 بیت2.9 GB42–7595–169
Qwen3.5 2B2B8 بیت2.1 GB59–104132–234
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8 بیت1.3 GB95–168213–378
Qwen3.5 0.8B0.8B8 بیت0.9 GB137–243307–546
Qwen3 0.6B0.6B8 بیت0.6 GB205–364461–819
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B فعال · هوش 21.43 بیت کیفیت پایین‌تر32.4 GB32–5671–126
Qwen3 Coder Next80B · 3B فعال · هوش 9.22 بیت کیفیت پایین‌تر25 GB137–243307–546
GLM-4.5 Air106B · 12B فعال2 بیت کیفیت پایین‌تر33.1 GB32–5773–129

اجرا می‌شوند، اما کند 1

جا می‌شود، اما زیر 10 توکن در ثانیه: برای کارهای دسته‌ای خوب است، برای گفت‌وگو کند.

مدلنسخهحافظهM4 ProM5 Max
Llama 3.3 70B Instruct70B3 بیت کیفیت پایین‌تر30.6 GB4–79–16

به‌زحمت جا می‌شوند 8

تقریباً همهٔ حافظه را لازم دارد: سقف حافظهٔ GPU را بالا ببرید و کانتکست را کوتاه نگه دارید.

مدلنسخهحافظهM4 ProM5 Max
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B فعال · هوش 15.62 بیت کیفیت پایین‌تر38.1 GB40–7089–158
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · هوش 14.22 بیت کیفیت پایین‌تر40 GB3–57–12
gpt-oss-120b117B · 5.1B فعال · هوش 11.62 بیت کیفیت پایین‌تر36.6 GB77–137173–307
Mistral Small 4 (119B)119B · 6.5B فعال · هوش 11.32 بیت کیفیت پایین‌تر37.2 GB61–109138–246
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B فعال · هوش 6.52 بیت کیفیت پایین‌تر34.1 GB23–4152–93
Devstral 2 (123B)123B2 بیت کیفیت پایین‌تر38.4 GB3–67–13
Ornith 1.5 122B122B · 10B فعال2 بیت کیفیت پایین‌تر38.1 GB40–7089–158
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B فعال2 بیت کیفیت پایین‌تر37.5 GB32–5773–129

خیلی بزرگ 23

حتی در 2 بیت، بیش از 48 GB حافظه لازم دارد.

پرسش‌ها

بهترین LLM برای Mac با 48 GB کدام است؟
از میان مدل‌هایی که Intelligence Index منتشرشده دارند، Qwen3.8 27B بالاترین امتیاز را در بین مدل‌هایی دارد که در 48 GB خوب اجرا می‌شوند (8 بیت). بزرگ‌ترین مدلی که خوب اجرا می‌شود Qwen3.6 35B A3B است. برای کدنویسی: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct.
آیا 48 GB برای هوش مصنوعی محلی روی Mac کافی است؟
38 از 73 مدل باز اینجا در 4 بیت یا بهتر در آن خوب اجرا می‌شوند. macOS به‌طور پیش‌فرض اجازه می‌دهد GPU حدود 36 GB از آن را استفاده کند؛ مدل و کانتکستش باید در همین مقدار جا شوند.
آیا Mac با 48 GB می‌تواند gpt-oss-20b را اجرا کند؟
بله، 4.25 بیت اصلی، با حدود 65–115 توکن در ثانیه روی یک M4 Pro و 145–259 روی یک M5 Max.

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.

بهترین LLMهای محلی برای Mac با 48 GB (M3 تا M5): چه اجرا می‌شود