लॉग इनवॉलेट बनाएँ

48 GB Mac के लिए सबसे अच्छे LLM।

48 GB में 73 में से 38 ओपन मॉडल अच्छी तरह चलते हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से GPU इसमें से लगभग 36 GB इस्तेमाल कर सकता है। स्पीड चिप पर निर्भर करती है: M4 Pro पर 273 GB/s से M5 Max पर 614 GB/s तक।

सबसे स्मार्ट, जो अच्छी तरह चलता हैQwen3.8 27B8-बिट · 28.7 GB · 4–17 tok/sसबसे बड़ा, जो अच्छी तरह चलता हैQwen3.6 35B A3B6-बिट · 28.4 GB · 51–205 tok/sकोड के लिएQwen3 Coder 30B A3B Instruct8-बिट · 32.4 GB · 35–140 tok/s

48 GB वाले Mac

M3 से M5 की 5 चिप 48 GB के साथ आती हैं। उसकी अपनी सूची और स्पीड देखने के लिए कोई भी चिप खोलें।

अच्छी तरह चलते हैं 41

कॉन्टेक्स्ट के लिए जगह के साथ फ़िट होते हैं, M5 Max पर 10 या ज़्यादा टोकन प्रति सेकंड।

मॉडलवर्ज़नमेमोरीM4 ProM5 Max
Qwen3.8 27B27B · इंटेलिजेंस 33.78-बिट28.7 GB4–810–17
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B सक्रिय · इंटेलिजेंस 18.26-बिट28.4 GB51–91115–205
Muse Glimmer 30B29.6B · इंटेलिजेंस 17.56-बिट24.1 GB4–711–20
Gemma 4 31B30.7B · इंटेलिजेंस 14.76-बिट24.9 GB4–711–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B सक्रिय · इंटेलिजेंस 12.98-बिट31.9 GB38–6886–154
Granite 4.2 30B30B · इंटेलिजेंस 12.76-बिट24.4 GB4–711–20
MiniCPM5 2B2.52B · इंटेलिजेंस 12.58-बिट2.7 GB45–81102–182
Qwen3.5 9B9B · इंटेलिजेंस 11.28-बिट9.6 GB13–2329–51
Granite 4.2 8B8B · इंटेलिजेंस 11.18-बिट8.5 GB14–2633–58
Granite 4.2 3B3B · इंटेलिजेंस 9.18-बिट3.2 GB38–6886–154
gpt-oss-20b21B · 3.6B सक्रिय · इंटेलिजेंस 9नेटिव 4.25-बिट13.8 GB65–115145–259
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B सक्रिय · इंटेलिजेंस 8.98-बिट31.9 GB33–5975–133
Gemma 4 E4B8B · इंटेलिजेंस 8.98-बिट8.5 GB26–4658–102
Ministral 3 8B8.9B · इंटेलिजेंस 5.58-बिट9.5 GB13–2329–52
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · इंटेलिजेंस 4.88-बिट4.2 GB29–5266–117
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B सक्रिय8-बिट32.4 GB35–6279–140
GLM-4.7 Flash30B · 3B सक्रिय8-बिट31.9 GB38–6886–154
Qwen3.6 27B27B8-बिट28.7 GB4–810–17
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B सक्रिय8-बिट26.8 GB31–5569–123
Devstral Small 2 (24B)24B8-बिट25.5 GB5–911–19
Magistral Small 1.2 (2509)24B8-बिट25.5 GB5–911–19
Mistral Small 3.2 (24B)24B8-बिट25.5 GB5–911–19
LFM2.5 24B A2B24B · 2B सक्रिय8-बिट25.5 GB59–104132–234
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8-बिट15.9 GB10–1817–31
Phi-4 (14B)14B8-बिट14.9 GB11–1919–33
Gemma 4 12B Unified12B8-बिट12.7 GB10–1722–39
Qwen3 8B8.2B8-बिट8.7 GB14–2532–56
Llama 3.1 8B Instruct8B8-बिट8.5 GB14–2633–58
Gemma 4 E2B5.1B8-बिट5.4 GB51–91115–205
Qwen3.5 4B4B8-बिट4.3 GB29–5164–114
Phi-4 mini instruct3.8B8-बिट4 GB31–5569–123
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8-बिट3.4 GB36–6481–144
SmolLM3 3B3B8-बिट3.2 GB38–6886–154
LFM2.5 2.6B2.69B8-बिट2.9 GB42–7595–169
Qwen3.5 2B2B8-बिट2.1 GB59–104132–234
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8-बिट1.3 GB95–168213–378
Qwen3.5 0.8B0.8B8-बिट0.9 GB137–243307–546
Qwen3 0.6B0.6B8-बिट0.6 GB205–364461–819
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B सक्रिय · इंटेलिजेंस 21.43-बिट कम क्वालिटी32.4 GB32–5671–126
Qwen3 Coder Next80B · 3B सक्रिय · इंटेलिजेंस 9.22-बिट कम क्वालिटी25 GB137–243307–546
GLM-4.5 Air106B · 12B सक्रिय2-बिट कम क्वालिटी33.1 GB32–5773–129

चलते हैं, पर धीरे 1

फ़िट होते हैं, पर 10 टोकन प्रति सेकंड से कम: बैच काम के लिए ठीक, चैट के लिए धीमे।

मॉडलवर्ज़नमेमोरीM4 ProM5 Max
Llama 3.3 70B Instruct70B3-बिट कम क्वालिटी30.6 GB4–79–16

मुश्किल से फ़िट होते हैं 8

लगभग पूरी मेमोरी चाहिए: GPU मेमोरी की सीमा बढ़ाएँ और कॉन्टेक्स्ट छोटा रखें।

मॉडलवर्ज़नमेमोरीM4 ProM5 Max
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B सक्रिय · इंटेलिजेंस 15.62-बिट कम क्वालिटी38.1 GB40–7089–158
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · इंटेलिजेंस 14.22-बिट कम क्वालिटी40 GB3–57–12
gpt-oss-120b117B · 5.1B सक्रिय · इंटेलिजेंस 11.62-बिट कम क्वालिटी36.6 GB77–137173–307
Mistral Small 4 (119B)119B · 6.5B सक्रिय · इंटेलिजेंस 11.32-बिट कम क्वालिटी37.2 GB61–109138–246
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B सक्रिय · इंटेलिजेंस 6.52-बिट कम क्वालिटी34.1 GB23–4152–93
Devstral 2 (123B)123B2-बिट कम क्वालिटी38.4 GB3–67–13
Ornith 1.5 122B122B · 10B सक्रिय2-बिट कम क्वालिटी38.1 GB40–7089–158
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B सक्रिय2-बिट कम क्वालिटी37.5 GB32–5773–129

बहुत बड़े 23

48 GB से ज़्यादा मेमोरी चाहिए, 2 बिट पर भी।

सवाल

48 GB वाले Mac के लिए सबसे अच्छा LLM कौन-सा है?
जिन मॉडलों का Intelligence Index प्रकाशित है, उनमें से 48 GB में अच्छी तरह चलने वालों में Qwen3.8 27B का स्कोर सबसे ऊँचा है (8-बिट)। अच्छी तरह चलने वाला सबसे बड़ा मॉडल Qwen3.6 35B A3B है। कोड के लिए: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct।
क्या Mac पर लोकल AI के लिए 48 GB काफ़ी है?
यहाँ के 73 ओपन मॉडल में से 38 इसमें 4 बिट या उससे बेहतर पर अच्छी तरह चलते हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से macOS GPU को इसमें से लगभग 36 GB इस्तेमाल करने देता है; मॉडल और उसका कॉन्टेक्स्ट उसी में फ़िट होने चाहिए।
क्या 48 GB Mac पर gpt-oss-20b चल सकता है?
हाँ, नेटिव 4.25-बिट पर, M4 Pro पर लगभग 65–115 टोकन प्रति सेकंड और M5 Max पर 145–259।

दूसरे साइज़: 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

इन्हें MLX Harness (मुफ़्त, ओपन सोर्स) से या Terminal में Apple के mlx-lm से चलाएँ: स्टेप बाय स्टेप।

हिसाब कैसे लगाया गया

मेमोरी: मॉडल के पैरामीटर 8, 6, 4, 3 या 2 बिट प्रति वेट पर, साथ में MLX के ग्रुप स्केल (हर वेट पर आधा बिट), या उसका नेटिव फ़ॉर्मैट, और ऊपर से कॉन्टेक्स्ट के लिए जगह। डिफ़ॉल्ट रूप से macOS GPU को यूनिफ़ाइड मेमोरी का लगभग 75% इस्तेमाल करने देता है। स्पीड: मेमोरी बैंडविड्थ को हर टोकन पर पढ़े जाने वाले बाइट से भाग देने पर एक बातचीत की ऊपरी सीमा मिलती है; llama.cpp के सार्वजनिक Apple Silicon बेंचमार्क में असली रन इसके लगभग 45% से 80% तक पहुँचते हैं, और यही रेंज दिखाई गई है। ये अनुमान हैं, माप नहीं: अपना Mac MLX Bench पर मापें। मॉडल के आँकड़े हर मॉडल के आधिकारिक मॉडल कार्ड से, चिप के आँकड़े Apple के Tech Specs से। 2026-10-19 को जाँचा गया। वही डेटा जो mlx.app/compare पर है।

48 GB Mac के लिए सबसे अच्छे लोकल LLM (M3 से M5): क्या चलता है