લૉગ ઇનવૉલેટ બનાવો

64 GB Mac માટે શ્રેષ્ઠ LLM.

64 GBમાં 73માંથી 39 ઓપન મૉડલ સારાં ચાલે છે. ડિફૉલ્ટ રીતે GPU તેમાંથી આશરે 48 GB વાપરી શકે છે. ઝડપ ચિપ પર આધાર રાખે છે: M4 Pro પર 273 GB/sથી M1 Ultra પર 800 GB/s સુધી.

સારું ચાલતું સૌથી સ્માર્ટQwen3.8 27B8-બિટ · 28.7 GB · 4–22 tok/sસારું ચાલતું સૌથી મોટુંNemotron 3.5 Bolt 74B A9B4-બિટ · 41.6 GB · 24–125 tok/sકોડ માટેQwen3 Coder 30B A3B Instruct8-બિટ · 32.4 GB · 35–183 tok/s

64 GBવાળાં Mac

M1થી M5ની 9 ચિપ 64 GB સાથે આવે છે. તેની પોતાની યાદી અને ઝડપ જોવા કોઈ પણ ચિપ ખોલો.

સારાં ચાલે છે 47

કૉન્ટેક્સ્ટ માટે જગ્યા સાથે સમાય છે, M1 Ultra પર સેકન્ડના 10 કે વધુ ટોકન.

મૉડલવર્ઝનમેમરીM4 ProM1 Ultra
Qwen3.8 27B27B · ઇન્ટેલિજન્સ 33.78-બિટ28.7 GB4–813–22
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B સક્રિય · ઇન્ટેલિજન્સ 21.44-બિટ41.6 GB24–4371–125
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B સક્રિય · ઇન્ટેલિજન્સ 18.28-બિટ37.2 GB38–68113–200
Muse Glimmer 30B29.6B · ઇન્ટેલિજન્સ 17.58-બિટ31.5 GB4–711–20
Gemma 4 31B30.7B · ઇન્ટેલિજન્સ 14.78-બિટ32.6 GB4–711–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B સક્રિય · ઇન્ટેલિજન્સ 12.98-બિટ31.9 GB38–68113–200
Granite 4.2 30B30B · ઇન્ટેલિજન્સ 12.78-બિટ31.9 GB4–711–20
MiniCPM5 2B2.52B · ઇન્ટેલિજન્સ 12.58-બિટ2.7 GB45–81133–237
Qwen3.5 9B9B · ઇન્ટેલિજન્સ 11.28-બિટ9.6 GB13–2338–67
Granite 4.2 8B8B · ઇન્ટેલિજન્સ 11.18-બિટ8.5 GB14–2642–75
Granite 4.2 3B3B · ઇન્ટેલિજન્સ 9.18-બિટ3.2 GB38–68113–200
gpt-oss-20b21B · 3.6B સક્રિય · ઇન્ટેલિજન્સ 9નેટિવ 4.25-બિટ13.8 GB65–115189–337
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B સક્રિય · ઇન્ટેલિજન્સ 8.98-બિટ31.9 GB33–5997–173
Gemma 4 E4B8B · ઇન્ટેલિજન્સ 8.98-બિટ8.5 GB26–4675–133
Ministral 3 8B8.9B · ઇન્ટેલિજન્સ 5.58-બિટ9.5 GB13–2338–67
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · ઇન્ટેલિજન્સ 4.88-બિટ4.2 GB29–5286–152
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B સક્રિય8-બિટ32.4 GB35–62103–183
GLM-4.7 Flash30B · 3B સક્રિય8-બિટ31.9 GB38–68113–200
Qwen3.6 27B27B8-બિટ28.7 GB4–813–22
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B સક્રિય8-બિટ26.8 GB31–5590–160
Devstral Small 2 (24B)24B8-બિટ25.5 GB5–914–25
Magistral Small 1.2 (2509)24B8-બિટ25.5 GB5–914–25
Mistral Small 3.2 (24B)24B8-બિટ25.5 GB5–914–25
LFM2.5 24B A2B24B · 2B સક્રિય8-બિટ25.5 GB59–104171–305
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8-બિટ15.9 GB10–1823–40
Phi-4 (14B)14B8-બિટ14.9 GB11–1924–43
Gemma 4 12B Unified12B8-બિટ12.7 GB10–1728–50
Qwen3 8B8.2B8-બિટ8.7 GB14–2541–74
Llama 3.1 8B Instruct8B8-બિટ8.5 GB14–2642–75
Gemma 4 E2B5.1B8-બિટ5.4 GB51–91150–267
Qwen3.5 4B4B8-બિટ4.3 GB29–5184–149
Phi-4 mini instruct3.8B8-બિટ4 GB31–5590–160
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8-બિટ3.4 GB36–64106–188
SmolLM3 3B3B8-બિટ3.2 GB38–68113–200
LFM2.5 2.6B2.69B8-બિટ2.9 GB42–75124–221
Qwen3.5 2B2B8-બિટ2.1 GB59–104171–305
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8-બિટ1.3 GB95–168277–492
Qwen3.5 0.8B0.8B8-બિટ0.9 GB137–243400–711
Qwen3 0.6B0.6B8-બિટ0.6 GB205–364600–1067
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B સક્રિય · ઇન્ટેલિજન્સ 15.62-બિટ ઓછી ગુણવત્તા38.1 GB40–70116–206
gpt-oss-120b117B · 5.1B સક્રિય · ઇન્ટેલિજન્સ 11.62-બિટ ઓછી ગુણવત્તા36.6 GB77–137225–400
Mistral Small 4 (119B)119B · 6.5B સક્રિય · ઇન્ટેલિજન્સ 11.32-બિટ ઓછી ગુણવત્તા37.2 GB61–109180–320
Qwen3 Coder Next80B · 3B સક્રિય · ઇન્ટેલિજન્સ 9.23-બિટ ઓછી ગુણવત્તા35 GB95–168277–492
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B સક્રિય · ઇન્ટેલિજન્સ 6.52-બિટ ઓછી ગુણવત્તા34.1 GB23–4168–121
Ornith 1.5 122B122B · 10B સક્રિય2-બિટ ઓછી ગુણવત્તા38.1 GB40–70116–206
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B સક્રિય2-બિટ ઓછી ગુણવત્તા37.5 GB32–5795–168
GLM-4.5 Air106B · 12B સક્રિય2-બિટ ઓછી ગુણવત્તા33.1 GB32–5795–168

ચાલે છે, પણ ધીમે 3

સમાય છે, પણ સેકન્ડના 10 ટોકનથી ઓછી ઝડપે: બૅચ કામ માટે બરાબર, ચૅટ માટે ધીમાં.

મૉડલવર્ઝનમેમરીM4 ProM1 Ultra
Llama 3.3 70B Instruct70B4-બિટ39.4 GB3–69–16
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · ઇન્ટેલિજન્સ 14.22-બિટ ઓછી ગુણવત્તા40 GB3–59–16
Devstral 2 (123B)123B2-બિટ ઓછી ગુણવત્તા38.4 GB3–69–17

બહુ મોટાં 23

64 GB કરતાં વધુ મેમરી જોઈએ, 2 બિટ પર પણ.

પ્રશ્નો

64 GBવાળા Mac માટે શ્રેષ્ઠ LLM કયું છે?
જે મૉડલનો Intelligence Index પ્રકાશિત છે, તેમાંથી 64 GBમાં સારાં ચાલતાં મૉડલમાં Qwen3.8 27Bનો સ્કોર સૌથી ઊંચો છે (8-બિટ). સારું ચાલતું સૌથી મોટું મૉડલ Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B છે. કોડ માટે: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct.
શું Mac પર લોકલ AI માટે 64 GB પૂરતી છે?
અહીંનાં 73 ઓપન મૉડલમાંથી 39 તેમાં 4 બિટ કે તેથી સારા પ્રિસિઝન પર સારાં ચાલે છે. ડિફૉલ્ટ રીતે macOS GPUને તેમાંથી આશરે 48 GB વાપરવા દે છે; મૉડલ અને તેનો કૉન્ટેક્સ્ટ તેમાં જ સમાવા જોઈએ.
શું 64 GB Mac પર gpt-oss-20b ચાલી શકે?
હા, નેટિવ 4.25-બિટ, M4 Pro પર સેકન્ડના આશરે 65–115 ટોકન અને M1 Ultra પર 189–337.

બીજી સાઇઝ: 8 GB · 16 GB · 18 GB · 24 GB · 32 GB · 36 GB · 48 GB · 64 GB · 96 GB · 128 GB · 192 GB · 256 GB · 512 GB

આ મૉડલ MLX Harness (મફત, ઓપન સોર્સ) વડે અથવા Terminalમાં Appleના mlx-lm વડે ચલાવો: સ્ટેપ બાય સ્ટેપ.

ગણતરી કેવી રીતે થઈ

મેમરી: મૉડલના પૅરામીટર પ્રતિ વેઇટ 8, 6, 4, 3 કે 2 બિટ પર, ઉપરાંત MLXના ગ્રુપ સ્કેલ (પ્રતિ વેઇટ અડધો બિટ), અથવા તેનું નેટિવ ફૉર્મેટ, અને ઉપરથી કૉન્ટેક્સ્ટ માટે જગ્યા. ડિફૉલ્ટ રીતે macOS GPUને યુનિફાઇડ મેમરીનો આશરે 75% ભાગ વાપરવા દે છે. ઝડપ: મેમરી બૅન્ડવિડ્થને દરેક ટોકન માટે વંચાતા બાઇટથી ભાગતાં એક વાતચીતની ઉપલી મર્યાદા મળે છે; llama.cppના જાહેર Apple Silicon બેન્ચમાર્કમાં ખરા રન તેના આશરે 45%થી 80% સુધી પહોંચે છે, અને એ જ રેન્જ બતાવી છે. આ અંદાજ છે, માપ નથી: તમારું Mac MLX Bench પર માપો. મૉડલના આંકડા દરેક સત્તાવાર મૉડલ કાર્ડમાંથી, ચિપના આંકડા Appleના Tech Specsમાંથી. 2026-10-19ના રોજ ચકાસ્યું. mlx.app/compare જેવો જ ડેટા.

64 GB Mac માટે શ્રેષ્ઠ લોકલ LLM (M1થી M5): શું ચાલે છે