Ano ang pinakamagandang LLM para sa Mac na may 8 GB?

Sa mga model na may nailathalang Intelligence Index, MiniCPM5 2B ang may pinakamataas na score sa mga tumatakbo nang maayos sa 8 GB (8-bit). Ang pinakamalaking tumatakbo nang maayos ay Granite 4.2 8B.

Sapat ba ang 8 GB para sa local AI sa Mac?

16 sa 73 na open model dito ang tumatakbo nang maayos dito sa 4 bit o mas mataas. Bilang default, mga 6 GB nito ang ipinapagamit ng macOS sa GPU; doon dapat magkasya ang model at ang context nito.

Kaya ba ng 8 GB na Mac ang gpt-oss-20b?

Hindi: kailangan nito ng higit sa 6 GB na magagamit ng GPU bilang default.

Pinakamagandang local LLM para sa 8 GB na Mac (M1 hanggang M3)

Mga Mac na may 8 GB

3 chip mula M1 hanggang M3 ang may 8 GB. Buksan ang alinman para sa sarili nitong listahan at bilis.

Tumatakbo nang maayos 21

Kasya at may espasyo pa para sa context, sa 10 o higit pang token bawat segundo sa M2.

Model	Bersyon	Memory	M1	M2
MiniCPM5 2B2.52B · Intelligence 12.5	8-bit	2.7 GB	11–20	17–30
Granite 4.2 8B8B · Intelligence 11.1	4-bit	4.5 GB	7–12	10–18
Granite 4.2 3B3B · Intelligence 9.1	8-bit	3.2 GB	10–17	14–25
Gemma 4 E4B8B · Intelligence 8.9	4-bit	4.5 GB	12–22	18–32
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · Intelligence 4.8	8-bit	4.2 GB	10–17	11–19
Llama 3.1 8B Instruct8B	4-bit	4.5 GB	7–12	10–18
Gemma 4 E2B5.1B	6-bit	4.1 GB	16–29	24–42
Qwen3.5 4B4B	8-bit	4.3 GB	13–24	10–19
Phi-4 mini instruct3.8B	8-bit	4 GB	10–18	11–20
Llama 3.2 3B Instruct3.21B	8-bit	3.4 GB	12–21	13–24
SmolLM3 3B3B	8-bit	3.2 GB	10–17	14–25
LFM2.5 2.6B2.69B	8-bit	2.9 GB	11–19	16–28
Qwen3.5 2B2B	8-bit	2.1 GB	15–26	21–38
Llama 3.2 1B Instruct1.23B	8-bit	1.3 GB	24–42	35–62
Qwen3.5 0.8B0.8B	8-bit	0.9 GB	34–60	50–89
Qwen3 0.6B0.6B	8-bit	0.6 GB	51–91	75–133
Qwen3.5 9B9B · Intelligence 11.2	3-bit mas mababang kalidad	3.9 GB	8–14	12–21
Ministral 3 8B8.9B · Intelligence 5.5	3-bit mas mababang kalidad	3.9 GB	8–14	12–21
Phi-4 (14B)14B	2-bit mas mababang kalidad	4.4 GB	7–12	10–18
Gemma 4 12B Unified12B	2-bit mas mababang kalidad	3.7 GB	8–15	12–22
Qwen3 8B8.2B	3-bit mas mababang kalidad	3.6 GB	9–15	13–22

Halos hindi kasya 1

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

Model	Bersyon	Memory	M1	M2
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B	2-bit mas mababang kalidad	4.7 GB	7–12	10–17

Masyadong malaki 51

Kailangan ng higit sa 8 GB na memory, kahit sa 2 bit.

Mga tanong

Ano ang pinakamagandang LLM para sa Mac na may 8 GB?: Sa mga model na may nailathalang Intelligence Index, MiniCPM5 2B ang may pinakamataas na score sa mga tumatakbo nang maayos sa 8 GB (8-bit). Ang pinakamalaking tumatakbo nang maayos ay Granite 4.2 8B.
Sapat ba ang 8 GB para sa local AI sa Mac?: 16 sa 73 na open model dito ang tumatakbo nang maayos dito sa 4 bit o mas mataas. Bilang default, mga 6 GB nito ang ipinapagamit ng macOS sa GPU; doon dapat magkasya ang model at ang context nito.
Kaya ba ng 8 GB na Mac ang gpt-oss-20b?: Hindi: kailangan nito ng higit sa 6 GB na magagamit ng GPU bilang default.

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.