Ayon sa memory size
| Memory | Maayos | Pinakamalaki na maayos tumakbo | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 36 GB300 GB/s | 33 | Qwen3.6 35B A3B | 71–126 tok/s |
| 48 GB400 GB/s | 38 | Qwen3.6 35B A3B | 95–168 tok/s |
| 64 GB400 GB/s | 39 | Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B | 95–168 tok/s |
| 96 GB300 GB/s | 38 | gpt-oss-120b | 71–126 tok/s |
| 128 GB400 GB/s | 47 | Qwen3.5 122B A10B | 95–168 tok/s |
Mga Mac model: MacBook Pro (14-inch, M3 Pro or M3 Max, Nov 2023), MacBook Pro (16-inch, Nov 2023). Hindi lahat ng memory size ay inaalok sa bawat Mac model; nakalista sa Tech Specs ng Apple kung ano ang kasama ng bawat isa.
Mga tanong
- Maganda ba ang MacBook Pro na may M3 Max para sa local LLM?
- Sa 128 GB, maayos nitong napapatakbo ang 47 sa 73 na open model, hanggang Qwen3.5 122B A10B, at nagsusulat ito ng mga 95–168 token bawat segundo sa gpt-oss-20b. Binabasa ng M3 Max ang memory sa 400 GB/s, na siyang nagtatakda kung gaano ito kabilis magsulat.
- Gaano karaming memory ang dapat mayroon ang MacBook Pro na may M3 Max para sa AI?
- Sa 36 GB, maayos nitong napapatakbo ang 33 na open model; sa 128 GB, 47, hanggang Qwen3.5 122B A10B. Ang memory ang nagpapasya kung aling mga model ang kasya, at hindi na ito maa-upgrade pagkatapos.
Ibang Mac
Ang MacBook Pro na may ibang chip:
- MacBook Pro M5
- MacBook Pro M5 Pro
- MacBook Pro M5 Max
- MacBook Pro M4
- MacBook Pro M4 Pro
- MacBook Pro M4 Max
- MacBook Pro M3
- MacBook Pro M3 Pro
- MacBook Pro M2
- MacBook Pro M2 Pro
- MacBook Pro M2 Max
- MacBook Pro M1
- MacBook Pro M1 Pro
- MacBook Pro M1 Max
Harapan:
Ang M3 Max para sa local AI · Ang pinakamagandang Mac para sa local LLM · Bawat Mac
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.