Ayon sa memory size
| Memory | Maayos | Pinakamalaki na maayos tumakbo | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 8 GB100 GB/s | 16 | Granite 4.2 8B | masyadong malaki |
| 16 GB100 GB/s | 17 | Qwen3 8B | 28–50 tok/s |
| 24 GB100 GB/s | 20 | Gemma 4 26B A4B | 24–42 tok/s |
Mga Mac model: iMac (24-inch, M3, 2023, Two ports), iMac (24-inch, M3, 2023, Four ports). Hindi lahat ng memory size ay inaalok sa bawat Mac model; nakalista sa Tech Specs ng Apple kung ano ang kasama ng bawat isa.
Mga tanong
- Maganda ba ang iMac na may M3 para sa local LLM?
- Sa 24 GB, maayos nitong napapatakbo ang 20 sa 73 na open model, hanggang Gemma 4 26B A4B, at nagsusulat ito ng mga 24–42 token bawat segundo sa gpt-oss-20b. Binabasa ng M3 ang memory sa 100 GB/s, na siyang nagtatakda kung gaano ito kabilis magsulat.
- Gaano karaming memory ang dapat mayroon ang iMac na may M3 para sa AI?
- Sa 8 GB, maayos nitong napapatakbo ang 16 na open model; sa 24 GB, 20, hanggang Gemma 4 26B A4B. Ang memory ang nagpapasya kung aling mga model ang kasya, at hindi na ito maa-upgrade pagkatapos.
Ibang Mac
Ang iMac na may ibang chip:
Ibang Mac na may M3:
Harapan:
Ang M3 para sa local AI · Ang pinakamagandang Mac para sa local LLM · Bawat Mac
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.