Tumatakbo nang maayos 56
Kasya at may espasyo pa para sa context, sa 10 o higit pang token bawat segundo.
| Model | Bersyon | Memory | Token/s |
|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Flash Next180B · 6B aktibo · Intelligence 39.8 | 4-bit | 101 GB | 106–188 |
| Qwen3.8 27B27B · Intelligence 33.7 | 8-bit | 28.7 GB | 13–22 |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B aktibo · Intelligence 21.4 | 8-bit | 78.6 GB | 38–67 |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktibo · Intelligence 18.2 | 8-bit | 37.2 GB | 113–200 |
| Muse Glimmer 30B29.6B · Intelligence 17.5 | 8-bit | 31.5 GB | 11–20 |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktibo · Intelligence 15.6 | 8-bit | 130 GB | 34–60 |
| Gemma 4 31B30.7B · Intelligence 14.7 | 8-bit | 32.6 GB | 11–20 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B aktibo · Intelligence 12.9 | 8-bit | 31.9 GB | 113–200 |
| Granite 4.2 30B30B · Intelligence 12.7 | 8-bit | 31.9 GB | 11–20 |
| MiniCPM5 2B2.52B · Intelligence 12.5 | 8-bit | 2.7 GB | 133–237 |
| gpt-oss-120b117B · 5.1B aktibo · Intelligence 11.6 | native na 4.25-bit | 65.3 GB | 133–237 |
| Mistral Small 4 (119B)119B · 6.5B aktibo · Intelligence 11.3 | 8-bit | 126 GB | 52–93 |
| Qwen3.5 9B9B · Intelligence 11.2 | 8-bit | 9.6 GB | 38–67 |
| Granite 4.2 8B8B · Intelligence 11.1 | 8-bit | 8.5 GB | 42–75 |
| Qwen3 Coder Next80B · 3B aktibo · Intelligence 9.2 | 8-bit | 85 GB | 113–200 |
| Granite 4.2 3B3B · Intelligence 9.1 | 8-bit | 3.2 GB | 113–200 |
| gpt-oss-20b21B · 3.6B aktibo · Intelligence 9 | native na 4.25-bit | 13.8 GB | 189–337 |
| Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B aktibo · Intelligence 8.9 | 8-bit | 31.9 GB | 97–173 |
| Gemma 4 E4B8B · Intelligence 8.9 | 8-bit | 8.5 GB | 75–133 |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B aktibo · Intelligence 6.5 | 8-bit | 116 GB | 20–35 |
| Ministral 3 8B8.9B · Intelligence 5.5 | 8-bit | 9.5 GB | 38–67 |
| Nemotron 3 Nano 4B3.97B · Intelligence 4.8 | 8-bit | 4.2 GB | 86–152 |
| MiniMax M2.7230B · 10B aktibo | 4-bit | 129 GB | 64–114 |
| Ornith 1.5 122B122B · 10B aktibo | 8-bit | 130 GB | 34–60 |
| Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B aktibo | 8-bit | 128 GB | 28–50 |
| GLM-4.5 Air106B · 12B aktibo | 8-bit | 113 GB | 28–50 |
| Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B aktibo | 8-bit | 32.4 GB | 103–183 |
| GLM-4.7 Flash30B · 3B aktibo | 8-bit | 31.9 GB | 113–200 |
| Qwen3.6 27B27B | 8-bit | 28.7 GB | 13–22 |
| Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B aktibo | 8-bit | 26.8 GB | 90–160 |
| Devstral Small 2 (24B)24B | 8-bit | 25.5 GB | 14–25 |
| Magistral Small 1.2 (2509)24B | 8-bit | 25.5 GB | 14–25 |
| Mistral Small 3.2 (24B)24B | 8-bit | 25.5 GB | 14–25 |
| LFM2.5 24B A2B24B · 2B aktibo | 8-bit | 25.5 GB | 171–305 |
| Phi-4 Reasoning Vision 15B15B | 8-bit | 15.9 GB | 23–40 |
| Phi-4 (14B)14B | 8-bit | 14.9 GB | 24–43 |
| Gemma 4 12B Unified12B | 8-bit | 12.7 GB | 28–50 |
| Qwen3 8B8.2B | 8-bit | 8.7 GB | 41–74 |
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 8-bit | 8.5 GB | 42–75 |
| Gemma 4 E2B5.1B | 8-bit | 5.4 GB | 150–267 |
| Qwen3.5 4B4B | 8-bit | 4.3 GB | 84–149 |
| Phi-4 mini instruct3.8B | 8-bit | 4 GB | 90–160 |
| Llama 3.2 3B Instruct3.21B | 8-bit | 3.4 GB | 106–188 |
| SmolLM3 3B3B | 8-bit | 3.2 GB | 113–200 |
| LFM2.5 2.6B2.69B | 8-bit | 2.9 GB | 124–221 |
| Qwen3.5 2B2B | 8-bit | 2.1 GB | 171–305 |
| Llama 3.2 1B Instruct1.23B | 8-bit | 1.3 GB | 277–492 |
| Qwen3.5 0.8B0.8B | 8-bit | 0.9 GB | 400–711 |
| Qwen3 0.6B0.6B | 8-bit | 0.6 GB | 600–1067 |
| GLM-5.3 Flash320B · 18B aktibo · Intelligence 41.8 | 2-bit mas mababang kalidad | 100 GB | 64–114 |
| MiMo V2.6 Flash309B · 15B aktibo · Intelligence 37.9 | 2-bit mas mababang kalidad | 96.6 GB | 77–136 |
| Inkling Small276B · 12B aktibo · Intelligence 25.7 | 3-bit mas mababang kalidad | 121 GB | 68–121 |
| Hy3295B · 21B aktibo · Intelligence 25.3 | 3-bit mas mababang kalidad | 129 GB | 39–70 |
| Qwen3.5 397B A17B397B · 17B aktibo · Intelligence 18.4 | 2-bit mas mababang kalidad | 124 GB | 68–121 |
| Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B · 17B aktibo · Intelligence 9.3 | 2-bit mas mababang kalidad | 125 GB | 68–121 |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B aktibo | 3-bit mas mababang kalidad | 124 GB | 63–112 |
Tumatakbo, pero mabagal 3
Kasya, pero wala pang 10 token bawat segundo: ayos para sa batch work, mabagal para sa chat.
| Model | Bersyon | Memory | Token/s |
|---|---|---|---|
| Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Intelligence 14.2 | 6-bit | 104 GB | 3–6 |
| Devstral 2 (123B)123B | 8-bit | 131 GB | 3–5 |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 8-bit | 74.4 GB | 5–9 |
Halos hindi kasya 2
Halos lahat ng memory ang kailangan: itaas ang GPU memory limit at panatilihing maikli ang context.
| Model | Bersyon | Memory | Token/s |
|---|---|---|---|
| Beam 1.0501B · 23B aktibo · Intelligence 30.3 | 2-bit mas mababang kalidad | 157 GB | 50–89 |
| MiniMax M3428B · 23B aktibo · Intelligence 29.2 | 2-bit mas mababang kalidad | 134 GB | 50–89 |
Masyadong malaki 12
Kailangan ng higit sa 192 GB na memory, kahit sa 2 bit.
Ibang Mac
Bawat Mac na may 192 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 192 GB?
- Sa mga model na may nailathalang Intelligence Index, Qwen3.8 Flash Next ang may pinakamataas na score sa mga tumatakbo nang maayos dito: 4-bit, mga 106–188 token bawat segundo. Ang pinakamalaking tumatakbo nang maayos ay MiniMax M2.7.
- Kaya ba ng M2 Ultra na may 192 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.