Mag-log inGumawa ng wallet

Ano ang kaya ng M2 Ultra na may 128 GB?

47 sa 73 na open model ang tumatakbo nang maayos dito. Bilang default, mga 96 GB sa 128 GB nito ang magagamit ng GPU, at binabasa nito ang memory sa 800 GB/s, na siyang nagtatakda kung gaano ito kabilis magsulat. Makikita sa: Mac Studio (2023), Mac Pro (2023), Mac Pro (Rack, 2023).

Pinakamatalino na maayos tumakboQwen3.8 27B8-bit · 28.7 GB · 13–22 tok/sPinakamalaki na maayos tumakboQwen3.5 122B A10B4-bit · 68.6 GB · 64–114 tok/sPara sa codeQwen3 Coder Next8-bit · 85 GB · 113–200 tok/s

Tumatakbo nang maayos 51

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

ModelBersyonMemoryToken/s
Qwen3.8 27B27B · Intelligence 33.78-bit28.7 GB13–22
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B aktibo · Intelligence 21.48-bit78.6 GB38–67
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktibo · Intelligence 18.28-bit37.2 GB113–200
Muse Glimmer 30B29.6B · Intelligence 17.58-bit31.5 GB11–20
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktibo · Intelligence 15.64-bit68.6 GB64–114
Gemma 4 31B30.7B · Intelligence 14.78-bit32.6 GB11–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B aktibo · Intelligence 12.98-bit31.9 GB113–200
Granite 4.2 30B30B · Intelligence 12.78-bit31.9 GB11–20
MiniCPM5 2B2.52B · Intelligence 12.58-bit2.7 GB133–237
gpt-oss-120b117B · 5.1B aktibo · Intelligence 11.6native na 4.25-bit65.3 GB133–237
Mistral Small 4 (119B)119B · 6.5B aktibo · Intelligence 11.34-bit66.9 GB97–173
Qwen3.5 9B9B · Intelligence 11.28-bit9.6 GB38–67
Granite 4.2 8B8B · Intelligence 11.18-bit8.5 GB42–75
Qwen3 Coder Next80B · 3B aktibo · Intelligence 9.28-bit85 GB113–200
Granite 4.2 3B3B · Intelligence 9.18-bit3.2 GB113–200
gpt-oss-20b21B · 3.6B aktibo · Intelligence 9native na 4.25-bit13.8 GB189–337
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B aktibo · Intelligence 8.98-bit31.9 GB97–173
Gemma 4 E4B8B · Intelligence 8.98-bit8.5 GB75–133
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B aktibo · Intelligence 6.56-bit88.6 GB26–46
Ministral 3 8B8.9B · Intelligence 5.58-bit9.5 GB38–67
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · Intelligence 4.88-bit4.2 GB86–152
Ornith 1.5 122B122B · 10B aktibo4-bit68.6 GB64–114
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B aktibo4-bit67.5 GB53–94
GLM-4.5 Air106B · 12B aktibo6-bit86.1 GB37–65
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B aktibo8-bit32.4 GB103–183
GLM-4.7 Flash30B · 3B aktibo8-bit31.9 GB113–200
Qwen3.6 27B27B8-bit28.7 GB13–22
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B aktibo8-bit26.8 GB90–160
Devstral Small 2 (24B)24B8-bit25.5 GB14–25
Magistral Small 1.2 (2509)24B8-bit25.5 GB14–25
Mistral Small 3.2 (24B)24B8-bit25.5 GB14–25
LFM2.5 24B A2B24B · 2B aktibo8-bit25.5 GB171–305
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8-bit15.9 GB23–40
Phi-4 (14B)14B8-bit14.9 GB24–43
Gemma 4 12B Unified12B8-bit12.7 GB28–50
Qwen3 8B8.2B8-bit8.7 GB41–74
Llama 3.1 8B Instruct8B8-bit8.5 GB42–75
Gemma 4 E2B5.1B8-bit5.4 GB150–267
Qwen3.5 4B4B8-bit4.3 GB84–149
Phi-4 mini instruct3.8B8-bit4 GB90–160
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8-bit3.4 GB106–188
SmolLM3 3B3B8-bit3.2 GB113–200
LFM2.5 2.6B2.69B8-bit2.9 GB124–221
Qwen3.5 2B2B8-bit2.1 GB171–305
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8-bit1.3 GB277–492
Qwen3.5 0.8B0.8B8-bit0.9 GB400–711
Qwen3 0.6B0.6B8-bit0.6 GB600–1067
Qwen3.8 Flash Next180B · 6B aktibo · Intelligence 39.83-bit mas mababang kalidad78.8 GB138–246
Inkling Small276B · 12B aktibo · Intelligence 25.72-bit mas mababang kalidad86.3 GB95–168
DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B aktibo2-bit mas mababang kalidad88.8 GB88–156
MiniMax M2.7230B · 10B aktibo2-bit mas mababang kalidad71.9 GB116–206

Tumatakbo, pero mabagal 3

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

ModelBersyonMemoryToken/s
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Intelligence 14.24-bit72 GB5–9
Devstral 2 (123B)123B4-bit69.2 GB5–9
Llama 3.3 70B Instruct70B8-bit74.4 GB5–9

Halos hindi kasya 3

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

ModelBersyonMemoryToken/s
GLM-5.3 Flash320B · 18B aktibo · Intelligence 41.82-bit mas mababang kalidad100 GB64–114
MiMo V2.6 Flash309B · 15B aktibo · Intelligence 37.92-bit mas mababang kalidad96.6 GB77–136
Hy3295B · 21B aktibo · Intelligence 25.32-bit mas mababang kalidad92.2 GB55–97

Masyadong malaki 16

Kailangan ng higit sa 128 GB na memory, kahit sa 2 bit.

Ibang Mac

Bawat Mac na may 128 GB, anumang chip.

Ang M2 Ultra na may mas malaki o mas maliit na memory:

Mga katabing chip:

Harapan:

Ihambing ito sa anumang Mac o GPU · Ang M2 Ultra para sa local AI · Ang pinakamagandang Mac para sa local LLM · Bawat Mac

Mga tanong

Ano ang pinakamagandang LLM para sa M2 Ultra na may 128 GB?
Sa mga model na may nailathalang Intelligence Index, Qwen3.8 27B ang may pinakamataas na score sa mga tumatakbo nang maayos dito: 8-bit, mga 13–22 token bawat segundo. Ang pinakamalaking tumatakbo nang maayos ay Qwen3.5 122B A10B.
Kaya ba ng M2 Ultra na may 128 GB ang Llama 3.3 70B?
Oo, pero mabagal: 8-bit, sa mga 5–9 token bawat segundo.
Gaano kabilis ang gpt-oss-20b sa M2 Ultra?
Mga 189–337 token bawat segundo (native na 4.25-bit), batay sa 800 GB/s na memory bandwidth ng chip.

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.

Anong LLM ang kaya ng M2 Ultra na may 128 GB? Mga model at bilis