Mag-log inGumawa ng wallet

Ano ang kaya ng M3 Max na may 36 GB?

33 sa 73 na open model ang tumatakbo nang maayos dito. Bilang default, mga 27 GB sa 36 GB nito ang magagamit ng GPU, at binabasa nito ang memory sa 300 GB/s, na siyang nagtatakda kung gaano ito kabilis magsulat. Makikita sa: MacBook Pro (14-inch, M3 Pro or M3 Max, Nov 2023), MacBook Pro (16-inch, Nov 2023).

Pinakamatalino na maayos tumakboQwen3.6 35B A3B4-bit · 19.7 GB · 79–141 tok/sPinakamalaki na maayos tumakboQwen3.6 35B A3B4-bit · 19.7 GB · 79–141 tok/sPara sa codeQwen3 Coder 30B A3B Instruct6-bit · 24.8 GB · 50–89 tok/s

Tumatakbo nang maayos 35

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

ModelBersyonMemoryToken/s
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktibo · Intelligence 18.24-bit19.7 GB79–141
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B aktibo · Intelligence 12.96-bit24.4 GB56–100
MiniCPM5 2B2.52B · Intelligence 12.58-bit2.7 GB50–89
Qwen3.5 9B9B · Intelligence 11.28-bit9.6 GB14–25
Granite 4.2 8B8B · Intelligence 11.18-bit8.5 GB16–28
Granite 4.2 3B3B · Intelligence 9.18-bit3.2 GB42–75
gpt-oss-20b21B · 3.6B aktibo · Intelligence 9native na 4.25-bit13.8 GB71–126
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B aktibo · Intelligence 8.96-bit24.4 GB48–86
Gemma 4 E4B8B · Intelligence 8.98-bit8.5 GB28–50
Ministral 3 8B8.9B · Intelligence 5.58-bit9.5 GB14–25
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · Intelligence 4.88-bit4.2 GB32–57
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B aktibo6-bit24.8 GB50–89
GLM-4.7 Flash30B · 3B aktibo6-bit24.4 GB56–100
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B aktibo6-bit20.5 GB44–77
Devstral Small 2 (24B)24B4-bit13.5 GB10–18
Magistral Small 1.2 (2509)24B4-bit13.5 GB10–18
Mistral Small 3.2 (24B)24B4-bit13.5 GB10–18
LFM2.5 24B A2B24B · 2B aktibo6-bit19.5 GB84–150
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B6-bit12.2 GB11–20
Phi-4 (14B)14B6-bit11.4 GB12–21
Gemma 4 12B Unified12B8-bit12.7 GB11–19
Qwen3 8B8.2B8-bit8.7 GB16–28
Llama 3.1 8B Instruct8B8-bit8.5 GB16–28
Gemma 4 E2B5.1B8-bit5.4 GB56–100
Qwen3.5 4B4B8-bit4.3 GB31–56
Phi-4 mini instruct3.8B8-bit4 GB34–60
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8-bit3.4 GB40–71
SmolLM3 3B3B8-bit3.2 GB42–75
LFM2.5 2.6B2.69B8-bit2.9 GB47–83
Qwen3.5 2B2B8-bit2.1 GB64–114
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8-bit1.3 GB104–185
Qwen3.5 0.8B0.8B8-bit0.9 GB150–267
Qwen3 0.6B0.6B8-bit0.6 GB225–400
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B aktibo · Intelligence 21.42-bit mas mababang kalidad23.1 GB48–86
Qwen3 Coder Next80B · 3B aktibo · Intelligence 9.22-bit mas mababang kalidad25 GB150–267

Tumatakbo, pero mabagal 6

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

ModelBersyonMemoryToken/s
Qwen3.8 27B27B · Intelligence 33.76-bit21.9 GB6–11
Muse Glimmer 30B29.6B · Intelligence 17.56-bit24.1 GB6–10
Gemma 4 31B30.7B · Intelligence 14.76-bit24.9 GB5–10
Granite 4.2 30B30B · Intelligence 12.76-bit24.4 GB6–10
Qwen3.6 27B27B6-bit21.9 GB6–11
Llama 3.3 70B Instruct70B2-bit mas mababang kalidad21.9 GB6–11

Masyadong malaki 32

Kailangan ng higit sa 36 GB na memory, kahit sa 2 bit.

Ibang Mac

Bawat Mac na may 36 GB, anumang chip.

Ang M3 Max na may mas malaki o mas maliit na memory:

Mga katabing chip:

Harapan:

Ihambing ito sa anumang Mac o GPU · Ang M3 Max para sa local AI · Ang pinakamagandang Mac para sa local LLM · Bawat Mac

Mga tanong

Ano ang pinakamagandang LLM para sa M3 Max na may 36 GB?
Sa mga model na may nailathalang Intelligence Index, Qwen3.6 35B A3B ang may pinakamataas na score sa mga tumatakbo nang maayos dito: 4-bit, mga 79–141 token bawat segundo.
Kaya ba ng M3 Max na may 36 GB ang Llama 3.3 70B?
Oo, pero mabagal: 2-bit (mas mababang kalidad), sa mga 6–11 token bawat segundo.
Gaano kabilis ang gpt-oss-20b sa M3 Max?
Mga 71–126 token bawat segundo (native na 4.25-bit), batay sa 300 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 M3 Max na may 36 GB? Mga model at bilis