अच्छी तरह चलते हैं 51
कॉन्टेक्स्ट के लिए जगह के साथ फ़िट होते हैं, 10 या ज़्यादा टोकन प्रति सेकंड पर।
| मॉडल | वर्ज़न | मेमोरी | टोकन/सेकंड |
|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B27B · इंटेलिजेंस 33.7 | 4-बिट | 15.2 GB | 12–21 |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B सक्रिय · इंटेलिजेंस 21.4 | 8-बिट | 78.6 GB | 19–33 |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B सक्रिय · इंटेलिजेंस 18.2 | 8-बिट | 37.2 GB | 56–100 |
| Muse Glimmer 30B29.6B · इंटेलिजेंस 17.5 | 4-बिट | 16.7 GB | 11–19 |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B सक्रिय · इंटेलिजेंस 15.6 | 4-बिट | 68.6 GB | 32–57 |
| Gemma 4 31B30.7B · इंटेलिजेंस 14.7 | 4-बिट | 17.3 GB | 10–18 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B सक्रिय · इंटेलिजेंस 12.9 | 8-बिट | 31.9 GB | 56–100 |
| Granite 4.2 30B30B · इंटेलिजेंस 12.7 | 4-बिट | 16.9 GB | 11–19 |
| MiniCPM5 2B2.52B · इंटेलिजेंस 12.5 | 8-बिट | 2.7 GB | 67–119 |
| gpt-oss-120b117B · 5.1B सक्रिय · इंटेलिजेंस 11.6 | नेटिव 4.25-बिट | 65.3 GB | 67–119 |
| Mistral Small 4 (119B)119B · 6.5B सक्रिय · इंटेलिजेंस 11.3 | 4-बिट | 66.9 GB | 49–86 |
| Qwen3.5 9B9B · इंटेलिजेंस 11.2 | 8-बिट | 9.6 GB | 19–33 |
| Granite 4.2 8B8B · इंटेलिजेंस 11.1 | 8-बिट | 8.5 GB | 21–38 |
| Qwen3 Coder Next80B · 3B सक्रिय · इंटेलिजेंस 9.2 | 8-बिट | 85 GB | 56–100 |
| Granite 4.2 3B3B · इंटेलिजेंस 9.1 | 8-बिट | 3.2 GB | 56–100 |
| gpt-oss-20b21B · 3.6B सक्रिय · इंटेलिजेंस 9 | नेटिव 4.25-बिट | 13.8 GB | 95–168 |
| Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B सक्रिय · इंटेलिजेंस 8.9 | 8-बिट | 31.9 GB | 49–86 |
| Gemma 4 E4B8B · इंटेलिजेंस 8.9 | 8-बिट | 8.5 GB | 38–67 |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B सक्रिय · इंटेलिजेंस 6.5 | 6-बिट | 88.6 GB | 13–23 |
| Ministral 3 8B8.9B · इंटेलिजेंस 5.5 | 8-बिट | 9.5 GB | 19–34 |
| Nemotron 3 Nano 4B3.97B · इंटेलिजेंस 4.8 | 8-बिट | 4.2 GB | 43–76 |
| Ornith 1.5 122B122B · 10B सक्रिय | 4-बिट | 68.6 GB | 32–57 |
| Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B सक्रिय | 4-बिट | 67.5 GB | 26–47 |
| GLM-4.5 Air106B · 12B सक्रिय | 6-बिट | 86.1 GB | 18–33 |
| Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B सक्रिय | 8-बिट | 32.4 GB | 51–91 |
| GLM-4.7 Flash30B · 3B सक्रिय | 8-बिट | 31.9 GB | 56–100 |
| Qwen3.6 27B27B | 4-बिट | 15.2 GB | 12–21 |
| Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B सक्रिय | 8-बिट | 26.8 GB | 45–80 |
| Devstral Small 2 (24B)24B | 4-बिट | 13.5 GB | 13–24 |
| Magistral Small 1.2 (2509)24B | 4-बिट | 13.5 GB | 13–24 |
| Mistral Small 3.2 (24B)24B | 4-बिट | 13.5 GB | 13–24 |
| LFM2.5 24B A2B24B · 2B सक्रिय | 8-बिट | 25.5 GB | 86–152 |
| Phi-4 Reasoning Vision 15B15B | 8-बिट | 15.9 GB | 11–20 |
| Phi-4 (14B)14B | 8-बिट | 14.9 GB | 12–21 |
| Gemma 4 12B Unified12B | 8-बिट | 12.7 GB | 14–25 |
| Qwen3 8B8.2B | 8-बिट | 8.7 GB | 21–37 |
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 8-बिट | 8.5 GB | 21–38 |
| Gemma 4 E2B5.1B | 8-बिट | 5.4 GB | 75–133 |
| Qwen3.5 4B4B | 8-बिट | 4.3 GB | 42–74 |
| Phi-4 mini instruct3.8B | 8-बिट | 4 GB | 45–80 |
| Llama 3.2 3B Instruct3.21B | 8-बिट | 3.4 GB | 53–94 |
| SmolLM3 3B3B | 8-बिट | 3.2 GB | 56–100 |
| LFM2.5 2.6B2.69B | 8-बिट | 2.9 GB | 62–110 |
| Qwen3.5 2B2B | 8-बिट | 2.1 GB | 86–152 |
| Llama 3.2 1B Instruct1.23B | 8-बिट | 1.3 GB | 138–246 |
| Qwen3.5 0.8B0.8B | 8-बिट | 0.9 GB | 200–356 |
| Qwen3 0.6B0.6B | 8-बिट | 0.6 GB | 300–533 |
| Qwen3.8 Flash Next180B · 6B सक्रिय · इंटेलिजेंस 39.8 | 3-बिट कम क्वालिटी | 78.8 GB | 69–123 |
| Inkling Small276B · 12B सक्रिय · इंटेलिजेंस 25.7 | 2-बिट कम क्वालिटी | 86.3 GB | 47–84 |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B सक्रिय | 2-बिट कम क्वालिटी | 88.8 GB | 44–78 |
| MiniMax M2.7230B · 10B सक्रिय | 2-बिट कम क्वालिटी | 71.9 GB | 58–103 |
चलते हैं, पर धीरे 3
फ़िट होते हैं, पर 10 टोकन प्रति सेकंड से कम: बैच काम के लिए ठीक, चैट के लिए धीमे।
| मॉडल | वर्ज़न | मेमोरी | टोकन/सेकंड |
|---|---|---|---|
| Mistral Medium 3.5 (128B)128B · इंटेलिजेंस 14.2 | 4-बिट | 72 GB | 3–4 |
| Devstral 2 (123B)123B | 4-बिट | 69.2 GB | 3–5 |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 8-बिट | 74.4 GB | 2–4 |
मुश्किल से फ़िट होते हैं 3
लगभग पूरी मेमोरी चाहिए: GPU मेमोरी की सीमा बढ़ाएँ और कॉन्टेक्स्ट छोटा रखें।
| मॉडल | वर्ज़न | मेमोरी | टोकन/सेकंड |
|---|---|---|---|
| GLM-5.3 Flash320B · 18B सक्रिय · इंटेलिजेंस 41.8 | 2-बिट कम क्वालिटी | 100 GB | 32–57 |
| MiMo V2.6 Flash309B · 15B सक्रिय · इंटेलिजेंस 37.9 | 2-बिट कम क्वालिटी | 96.6 GB | 38–68 |
| Hy3295B · 21B सक्रिय · इंटेलिजेंस 25.3 | 2-बिट कम क्वालिटी | 92.2 GB | 27–48 |
बहुत बड़े 16
128 GB से ज़्यादा मेमोरी चाहिए, 2 बिट पर भी।
- MiMo V2.6 Pro1,020B
- Kimi K32,800B
- Kimi K2.7 Code1,000B
- Kimi K2.61,000B
- DeepSeek V4.1 Flash 1017552B
- GLM-5.3744B
- Qwen3.8 2.4T A95B2,400B
- Muse Spark Open816B
- DeepSeek V4 Pro 08131,600B
- Beam 1.0501B
- MiniMax M3428B
- Inkling975B
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B550B
- Qwen3.5 397B A17B397B
- Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B
- Mistral Large 3 (675B)675B
दूसरे Mac
128 GB वाला हर Mac, किसी भी चिप के साथ।
कम या ज़्यादा मेमोरी वाला M3 Max:
- 36 GB33 अच्छी तरह चलते हैं
- 48 GB38 अच्छी तरह चलते हैं
- 64 GB39 अच्छी तरह चलते हैं
- 96 GB38 अच्छी तरह चलते हैं
आस-पास की चिप:
- M4 Max 128 GB47 अच्छी तरह चलते हैं
- M3 Ultra 96 GB43 अच्छी तरह चलते हैं
- M3 Pro 36 GB28 अच्छी तरह चलते हैं
- M2 Max 96 GB43 अच्छी तरह चलते हैं
आमने-सामने:
इसकी तुलना किसी भी Mac या GPU से करें · लोकल AI के लिए M3 Max · लोकल LLM के लिए सबसे अच्छा Mac · हर Mac
सवाल
- 128 GB वाले M3 Max के लिए सबसे अच्छा LLM कौन-सा है?
- जिन मॉडलों का Intelligence Index प्रकाशित है, उनमें से यहाँ अच्छी तरह चलने वालों में Qwen3.8 27B का स्कोर सबसे ऊँचा है: 4-बिट, लगभग 12–21 टोकन प्रति सेकंड। अच्छी तरह चलने वाला सबसे बड़ा मॉडल Qwen3.5 122B A10B है।
- क्या 128 GB वाला M3 Max Llama 3.3 70B चला सकता है?
- हाँ, पर धीरे: 8-बिट, लगभग 2–4 टोकन प्रति सेकंड पर।
- M3 Max पर gpt-oss-20b कितना तेज़ चलता है?
- लगभग 95–168 टोकन प्रति सेकंड (नेटिव 4.25-बिट), चिप की 400 GB/s मेमोरी बैंडविड्थ के आधार पर।
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।