Ano ang pinakamagandang LLM para sa M5 na may 24 GB?

Sa mga model na may nailathalang Intelligence Index, MiniCPM5 2B ang may pinakamataas na score sa mga tumatakbo nang maayos dito: 8-bit, mga 26–45 token bawat segundo. Ang pinakamalaking tumatakbo nang maayos ay Gemma 4 26B A4B.

Kaya ba ng M5 na may 24 GB ang Llama 3.3 70B?

Hindi: kahit sa 2 bit, kailangan nito ng higit sa 18 GB na magagamit ng GPU bilang default.

Gaano kabilis ang gpt-oss-20b sa M5?

Mga 36–64 token bawat segundo (native na 4.25-bit), batay sa 153 GB/s na memory bandwidth ng chip.

Anong LLM ang kaya ng M5 na may 24 GB? Mga model at bilis

Tumatakbo nang maayos 28

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

Model	Bersyon	Memory	Token/s
MiniCPM5 2B2.52B · Intelligence 12.5	8-bit	2.7 GB	26–45
Qwen3.5 9B9B · Intelligence 11.2	4-bit	5.1 GB	14–24
Granite 4.2 8B8B · Intelligence 11.1	6-bit	6.5 GB	11–19
Granite 4.2 3B3B · Intelligence 9.1	8-bit	3.2 GB	22–38
gpt-oss-20b21B · 3.6B aktibo · Intelligence 9	native na 4.25-bit	13.8 GB	36–64
Gemma 4 E4B8B · Intelligence 8.9	8-bit	8.5 GB	14–26
Ministral 3 8B8.9B · Intelligence 5.5	6-bit	7.2 GB	10–17
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · Intelligence 4.8	8-bit	4.2 GB	16–29
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B aktibo	4-bit	14.2 GB	33–58
LFM2.5 24B A2B24B · 2B aktibo	4-bit	13.5 GB	63–111
Gemma 4 12B Unified12B	4-bit	6.7 GB	10–18
Qwen3 8B8.2B	6-bit	6.7 GB	10–18
Llama 3.1 8B Instruct8B	6-bit	6.5 GB	11–19
Gemma 4 E2B5.1B	8-bit	5.4 GB	29–51
Qwen3.5 4B4B	8-bit	4.3 GB	16–28
Phi-4 mini instruct3.8B	8-bit	4 GB	17–31
Llama 3.2 3B Instruct3.21B	8-bit	3.4 GB	20–36
SmolLM3 3B3B	8-bit	3.2 GB	22–38
LFM2.5 2.6B2.69B	8-bit	2.9 GB	24–42
Qwen3.5 2B2B	8-bit	2.1 GB	33–58
Llama 3.2 1B Instruct1.23B	8-bit	1.3 GB	53–94
Qwen3.5 0.8B0.8B	8-bit	0.9 GB	77–136
Qwen3 0.6B0.6B	8-bit	0.6 GB	115–204
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktibo · Intelligence 18.2	3-bit mas mababang kalidad	15.3 GB	53–94
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B aktibo · Intelligence 12.9	3-bit mas mababang kalidad	13.1 GB	53–94
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B aktibo · Intelligence 8.9	3-bit mas mababang kalidad	13.1 GB	46–82
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B aktibo	3-bit mas mababang kalidad	13.3 GB	49–87
GLM-4.7 Flash30B · 3B aktibo	3-bit mas mababang kalidad	13.1 GB	53–94

Tumatakbo, pero mabagal 10

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

Model	Bersyon	Memory	Token/s
Qwen3.8 27B27B · Intelligence 33.7	4-bit	15.2 GB	5–8
Qwen3.6 27B27B	4-bit	15.2 GB	5–8
Devstral Small 2 (24B)24B	4-bit	13.5 GB	5–9
Magistral Small 1.2 (2509)24B	4-bit	13.5 GB	5–9
Mistral Small 3.2 (24B)24B	4-bit	13.5 GB	5–9
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B	8-bit	15.9 GB	4–8
Phi-4 (14B)14B	8-bit	14.9 GB	5–8
Muse Glimmer 30B29.6B · Intelligence 17.5	3-bit mas mababang kalidad	13 GB	5–9
Gemma 4 31B30.7B · Intelligence 14.7	3-bit mas mababang kalidad	13.4 GB	5–9
Granite 4.2 30B30B · Intelligence 12.7	3-bit mas mababang kalidad	13.1 GB	5–9

Ibang Mac

Bawat Mac na may 24 GB, anumang chip.

Ang M5 na may mas malaki o mas maliit na memory:

Mga katabing chip:

Harapan:

Ihambing ito sa anumang Mac o GPU · Ang M5 para sa local AI · Ang pinakamagandang Mac para sa local LLM · Bawat Mac

Mga tanong

Ano ang pinakamagandang LLM para sa M5 na may 24 GB?: Sa mga model na may nailathalang Intelligence Index, MiniCPM5 2B ang may pinakamataas na score sa mga tumatakbo nang maayos dito: 8-bit, mga 26–45 token bawat segundo. Ang pinakamalaking tumatakbo nang maayos ay Gemma 4 26B A4B.
Kaya ba ng M5 na may 24 GB ang Llama 3.3 70B?: Hindi: kahit sa 2 bit, kailangan nito ng higit sa 18 GB na magagamit ng GPU bilang default.
Gaano kabilis ang gpt-oss-20b sa M5?: Mga 36–64 token bawat segundo (native na 4.25-bit), batay sa 153 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.

Ano ang kaya ng M5 na may 24 GB?