Par capacité de mémoire
| Mémoire | Tournent bien | Le plus grand qui tourne bien | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 8 GB100 GB/s | 16 | Granite 4.2 8B | trop grand |
| 16 GB100 GB/s | 17 | Qwen3 8B | 28–50 tok/s |
| 24 GB100 GB/s | 20 | Gemma 4 26B A4B | 24–42 tok/s |
Modèles de Mac : MacBook Air (M2, 2022), MacBook Air (15-inch, M2, 2023). Toutes les capacités de mémoire ne sont pas proposées sur chaque modèle ; les caractéristiques techniques d’Apple indiquent la configuration de chacun.
Questions
- MacBook Air avec puce M2 : un bon choix pour les LLM locaux ?
- Avec 24 GB, 20 des 73 modèles ouverts y tournent bien, jusqu’à Gemma 4 26B A4B, à environ 24–42 tokens par seconde avec gpt-oss-20b. La puce M2 lit la mémoire à 100 GB/s, ce qui fixe sa vitesse d’écriture.
- MacBook Air avec puce M2 : combien de mémoire pour l’IA ?
- Avec 8 GB, 16 modèles ouverts tournent bien ; avec 24 GB, 20, jusqu’à Gemma 4 26B A4B. La mémoire décide des modèles qui tiennent et ne peut pas être augmentée ensuite.
Autres Mac
MacBook Air avec d’autres puces :
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Face à face :
La puce M2 pour l’IA locale · Le meilleur Mac pour les LLM en local · Tous les Mac
Comment c’est calculé
Mémoire : les paramètres du modèle à 8, 6, 4, 3 ou 2 bits par poids, plus les facteurs d’échelle par groupe de MLX (un demi-bit par poids), ou son format natif, avec en plus de la place pour le contexte. Par défaut, macOS laisse le GPU utiliser environ 75 % de la mémoire unifiée. Vitesse : la bande passante mémoire divisée par les octets lus pour chaque token donne le plafond pour une conversation ; dans les benchmarks Apple Silicon publics de llama.cpp, les exécutions réelles atteignent environ 45 % à 80 % de ce plafond, et c’est la fourchette affichée. Ce sont des estimations, pas des mesures : mesurez votre propre Mac sur MLX Bench. Chiffres des modèles tirés de chaque fiche officielle, chiffres des puces tirés des caractéristiques techniques d’Apple. Vérifié le 2026-10-19. Mêmes données que mlx.app/compare.