Mag-log inGumawa ng wallet

Ano ang kaya ng M5 Pro na may 64 GB?

34 sa 73 na open model ang tumatakbo nang maayos dito. Bilang default, mga 48 GB sa 64 GB nito ang magagamit ng GPU, at binabasa nito ang memory sa 307 GB/s, na siyang nagtatakda kung gaano ito kabilis magsulat. Makikita sa: MacBook Pro (14-inch, M5 Pro or M5 Max), MacBook Pro (16-inch, M5 Pro or M5 Max), Mac mini (M6 or M5 Pro).

Pinakamatalino na maayos tumakboNemotron 3.5 Bolt 74B A9B4-bit · 41.6 GB · 27–48 tok/sPinakamalaki na maayos tumakboNemotron 3.5 Bolt 74B A9B4-bit · 41.6 GB · 27–48 tok/sPara sa codeQwen3 Coder 30B A3B Instruct8-bit · 32.4 GB · 39–70 tok/s

Tumatakbo nang maayos 42

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

ModelBersyonMemoryToken/s
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B aktibo · Intelligence 21.44-bit41.6 GB27–48
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktibo · Intelligence 18.28-bit37.2 GB43–77
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B aktibo · Intelligence 12.98-bit31.9 GB43–77
MiniCPM5 2B2.52B · Intelligence 12.58-bit2.7 GB51–91
Qwen3.5 9B9B · Intelligence 11.28-bit9.6 GB14–26
Granite 4.2 8B8B · Intelligence 11.18-bit8.5 GB16–29
Granite 4.2 3B3B · Intelligence 9.18-bit3.2 GB43–77
gpt-oss-20b21B · 3.6B aktibo · Intelligence 9native na 4.25-bit13.8 GB73–129
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B aktibo · Intelligence 8.98-bit31.9 GB37–66
Gemma 4 E4B8B · Intelligence 8.98-bit8.5 GB29–51
Ministral 3 8B8.9B · Intelligence 5.58-bit9.5 GB15–26
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · Intelligence 4.88-bit4.2 GB33–58
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B aktibo8-bit32.4 GB39–70
GLM-4.7 Flash30B · 3B aktibo8-bit31.9 GB43–77
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B aktibo8-bit26.8 GB35–61
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 aktibo8-bit25.5 GB66–117
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B6-bit12.2 GB11–20
Phi-4 (14B)14B6-bit11.4 GB12–22
Gemma 4 12B Unified12B8-bit12.7 GB11–19
Qwen3 8B8.2B8-bit8.7 GB16–28
Llama 3.1 8B Instruct8B8-bit8.5 GB16–29
Gemma 4 E2B5.1B8-bit5.4 GB58–102
Qwen3.5 4B4B8-bit4.3 GB32–57
Phi-4 mini instruct3.8B8-bit4 GB35–61
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8-bit3.4 GB41–72
SmolLM3 3B3B8-bit3.2 GB43–77
LFM2.5 2.6B2.69B8-bit2.9 GB48–85
Qwen3.5 2B2B8-bit2.1 GB66–117
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8-bit1.3 GB106–189
Qwen3.5 0.8B0.8B8-bit0.9 GB154–273
Qwen3 0.6B0.6B8-bit0.6 GB230–409
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktibo · Intelligence 15.62-bit mas mababang kalidad38.1 GB45–79
gpt-oss-120b117B · 5.1B aktibo · Intelligence 11.62-bit mas mababang kalidad36.6 GB86–154
Mistral Small 4 (119B)119B · 6.5B aktibo · Intelligence 11.32-bit mas mababang kalidad37.2 GB69–123
Qwen3 Coder Next80B · 3B aktibo · Intelligence 9.23-bit mas mababang kalidad35 GB106–189
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B aktibo · Intelligence 6.52-bit mas mababang kalidad34.1 GB26–46
Ornith 1.5 122B122B · 10B aktibo2-bit mas mababang kalidad38.1 GB45–79
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B aktibo2-bit mas mababang kalidad37.5 GB36–65
GLM-4.5 Air106B · 12B aktibo2-bit mas mababang kalidad33.1 GB36–65

Tumatakbo, pero mabagal 8

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

ModelBersyonMemoryToken/s
Qwen3.8 27B27B · Intelligence 33.78-bit28.7 GB5–9
Muse Glimmer 30B29.6B · Intelligence 17.58-bit31.5 GB4–8
Gemma 4 31B30.7B · Intelligence 14.78-bit32.6 GB4–8
Granite 4.2 30B30B · Intelligence 12.78-bit31.9 GB4–8
Llama 3.3 70B Instruct70B4-bit39.4 GB4–6
Qwen3.6 27B27B8-bit28.7 GB5–9
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Intelligence 14.22-bit mas mababang kalidad40 GB3–6
Devstral 2 (123B)123B2-bit mas mababang kalidad38.4 GB4–6

Masyadong malaki 23

Kailangan ng higit sa 64 GB na memory, kahit sa 2 bit.

Ibang Mac

Bawat Mac na may 64 GB, anumang chip.

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

Mga katabing chip:

Harapan:

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

Mga tanong

Ano ang pinakamagandang LLM para sa M5 Pro na may 64 GB?
Sa mga model na may nailathalang Intelligence Index, Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B ang may pinakamataas na score sa mga tumatakbo nang maayos dito: 4-bit, mga 27–48 token bawat segundo.
Kaya ba ng M5 Pro na may 64 GB ang Llama 3.3 70B?
Oo, pero mabagal: 4-bit, sa mga 4–6 token bawat segundo.
Gaano kabilis ang gpt-oss-20b sa M5 Pro?
Mga 73–129 token bawat segundo (native na 4.25-bit), batay sa 307 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 M5 Pro na may 64 GB? Mga model at bilis