Ano ang pinakamagandang LLM para sa Mac na may 16 GB?

Sa mga model na may nailathalang Intelligence Index, MiniCPM5 2B ang may pinakamataas na score sa mga tumatakbo nang maayos sa 16 GB (8-bit). Ang pinakamalaking tumatakbo nang maayos ay Phi-4 Reasoning Vision 15B.

Sapat ba ang 16 GB para sa local AI sa Mac?

22 sa 73 na open model dito ang tumatakbo nang maayos dito sa 4 bit o mas mataas. Bilang default, mga 12 GB nito ang ipinapagamit ng macOS sa GPU; doon dapat magkasya ang model at ang context nito.

Kaya ba ng 16 GB na Mac ang gpt-oss-20b?

Oo, 3-bit, sa mga 19–34 token bawat segundo sa M1 at 56–100 sa M1 Pro.

Pinakamagandang local LLM para sa 16 GB na Mac (M1 hanggang M6)

Mga Mac na may 16 GB

8 chip mula M1 hanggang M6 ang may 16 GB. Buksan ang alinman para sa sarili nitong listahan at bilis.

Tumatakbo nang maayos 33

Kasya at may espasyo pa para sa context, sa 10 o higit pang token bawat segundo sa M1 Pro.

Model	Bersyon	Memory	M1	M1 Pro
MiniCPM5 2B2.52B · Intelligence 12.5	8-bit	2.7 GB	11–20	33–59
Qwen3.5 9B9B · Intelligence 11.2	6-bit	7.3 GB	3–6	12–22
Granite 4.2 8B8B · Intelligence 11.1	8-bit	8.5 GB	4–6	11–19
Granite 4.2 3B3B · Intelligence 9.1	8-bit	3.2 GB	10–17	28–50
Gemma 4 E4B8B · Intelligence 8.9	8-bit	8.5 GB	12–22	19–33
Ministral 3 8B8.9B · Intelligence 5.5	6-bit	7.2 GB	3–6	13–22
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · Intelligence 4.8	8-bit	4.2 GB	10–17	21–38
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B	4-bit	8.4 GB	4–6	11–19
Phi-4 (14B)14B	4-bit	7.9 GB	4–7	11–20
Gemma 4 12B Unified12B	4-bit	6.7 GB	3–6	13–24
Qwen3 8B8.2B	8-bit	8.7 GB	4–6	10–18
Llama 3.1 8B Instruct8B	8-bit	8.5 GB	4–6	11–19
Gemma 4 E2B5.1B	8-bit	5.4 GB	13–23	38–67
Qwen3.5 4B4B	8-bit	4.3 GB	13–24	21–37
Phi-4 mini instruct3.8B	8-bit	4 GB	10–18	23–40
Llama 3.2 3B Instruct3.21B	8-bit	3.4 GB	12–21	26–47
SmolLM3 3B3B	8-bit	3.2 GB	10–17	28–50
LFM2.5 2.6B2.69B	8-bit	2.9 GB	11–19	31–55
Qwen3.5 2B2B	8-bit	2.1 GB	15–26	43–76
Llama 3.2 1B Instruct1.23B	8-bit	1.3 GB	24–42	69–123
Qwen3.5 0.8B0.8B	8-bit	0.9 GB	34–60	100–178
Qwen3 0.6B0.6B	8-bit	0.6 GB	51–91	150–267
Qwen3.8 27B27B · Intelligence 33.7	2-bit mas mababang kalidad	8.4 GB	4–6	11–19
Muse Glimmer 30B29.6B · Intelligence 17.5	2-bit mas mababang kalidad	9.3 GB	3–6	10–17
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B aktibo · Intelligence 12.9	2-bit mas mababang kalidad	9.4 GB	34–60	100–178
Granite 4.2 30B30B · Intelligence 12.7	2-bit mas mababang kalidad	9.4 GB	3–6	10–17
gpt-oss-20b21B · 3.6B aktibo · Intelligence 9	3-bit mas mababang kalidad	9.2 GB	19–34	56–100
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B aktibo · Intelligence 8.9	2-bit mas mababang kalidad	9.4 GB	28–49	82–145
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B aktibo	2-bit mas mababang kalidad	9.5 GB	31–54	90–160
GLM-4.7 Flash30B · 3B aktibo	2-bit mas mababang kalidad	9.4 GB	34–60	100–178
Qwen3.6 27B27B	2-bit mas mababang kalidad	8.4 GB	4–6	11–19
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B aktibo	2-bit mas mababang kalidad	7.9 GB	26–45	75–133
LFM2.5 24B A2B24B · 2B aktibo	3-bit mas mababang kalidad	10.5 GB	34–60	100–178

Tumatakbo, pero mabagal 4

Kasya, pero wala pang 10 token bawat segundo: ayos para sa batch work, mabagal para sa chat.

Model	Bersyon	Memory	M1	M1 Pro
Gemma 4 31B30.7B · Intelligence 14.7	2-bit mas mababang kalidad	9.6 GB	3–6	9–17
Devstral Small 2 (24B)24B	3-bit mas mababang kalidad	10.5 GB	3–5	9–15
Magistral Small 1.2 (2509)24B	3-bit mas mababang kalidad	10.5 GB	3–5	9–15
Mistral Small 3.2 (24B)24B	3-bit mas mababang kalidad	10.5 GB	3–5	9–15

Halos hindi kasya 1

Halos lahat ng memory ang kailangan: itaas ang GPU memory limit at panatilihing maikli ang context.

Model	Bersyon	Memory	M1	M1 Pro
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktibo · Intelligence 18.2	2-bit mas mababang kalidad	10.9 GB	34–60	100–178

Mga tanong

Ano ang pinakamagandang LLM para sa Mac na may 16 GB?: Sa mga model na may nailathalang Intelligence Index, MiniCPM5 2B ang may pinakamataas na score sa mga tumatakbo nang maayos sa 16 GB (8-bit). Ang pinakamalaking tumatakbo nang maayos ay Phi-4 Reasoning Vision 15B.
Sapat ba ang 16 GB para sa local AI sa Mac?: 22 sa 73 na open model dito ang tumatakbo nang maayos dito sa 4 bit o mas mataas. Bilang default, mga 12 GB nito ang ipinapagamit ng macOS sa GPU; doon dapat magkasya ang model at ang context nito.
Kaya ba ng 16 GB na Mac ang gpt-oss-20b?: Oo, 3-bit, sa mga 19–34 token bawat segundo sa M1 at 56–100 sa M1 Pro.

Ibang size: 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

Patakbuhin ang mga ito gamit ang MLX Harness (libre, open source) o ang mlx-lm ng Apple sa Terminal: hakbang-hakbang.

Paano ito kinuwenta

Memory: ang mga parameter ng model sa 8, 6, 4, 3 o 2 bit kada weight dagdag ang group scales ng MLX (kalahating bit kada weight), o ang native format nito, at may espasyo pa para sa context. Bilang default, mga 75% ng unified memory ang ipinapagamit ng macOS sa GPU. Bilis: ang memory bandwidth na hinati sa mga byte na binabasa kada token ang pinakamataas na posible para sa isang usapan; sa mga pampublikong benchmark ng llama.cpp sa Apple Silicon, umaabot ang totoong takbo sa mga 45% hanggang 80% nito, at iyon ang range na ipinapakita. Mga tantiya ito, hindi sukat: sukatin ang sarili mong Mac sa MLX Bench. Ang mga numero ng model ay mula sa opisyal na model card ng bawat isa, at ang sa chip ay mula sa Tech Specs ng Apple. Sinuri noong 2026-10-19. Parehong data ng mlx.app/compare.

Ang pinakamagandang LLM para sa 16 GB na Mac.