M6 untuk AI lokal.

M6 memiliki hingga 32 GB memori terpadu, dibaca hingga 170 GB/s. Inilah artinya untuk menjalankan model bahasa di Mac dengan chip ini, dihitung dari angka Apple sendiri.

1Spesifikasi yang penting untuk AI

Memori terpadu32 GB
Bandwidth memori170 GB/s, atau 153 GB/s pada konfigurasi yang lebih rendah
Ada diMac mini (2026)
Kursi khusus untuknyaKursi Core Latest: menambang hingga 30 MLX per hari

2Model yang muat

Pada 4 bit per bobot, model butuh sedikit lebih dari setengah gigabyte per miliar parameter, ditambah ruang untuk konteks dan macOS. Dengan 32 GB, M6 dengan lega menampung model hingga sekitar 42 miliar parameter.

Model 4-bitMemori yang dibutuhkanMuat di M6
Model 8B4,5 GBYa
Model 14B7,9 GBYa
Model 32B18 GBYa
Model 70B39,4 GBTidak
gpt-oss-120b, mixture-of-experts65 GBTidak
Qwen3.5-397B-A17B, mixture-of-experts223,3 GBTidak
DeepSeek-V4.1-Flash, mixture-of-experts316 GBTidak

3Seberapa cepat

Kecepatan menulis teks dibatasi oleh bandwidth memori: setiap token baru membaca bobot aktif model satu kali. Membagi 170 GB/s milik M6 dengan jumlah byte yang dibaca per token menghasilkan batas atas di bawah. Penggunaan nyata biasanya mencapai sekitar 45% hingga 80% darinya (benchmark llama.cpp).

Model 4-bitDibaca per tokenBatas atas satu chat
Model 8B4,5 GB38 token/detik
Model 14B7,9 GB22 token/detik
Model 32B18 GB9 token/detik

Chip generasi M5 menambahkan akselerator neural ke GPU, sehingga membaca prompt beberapa kali lebih cepat daripada M4: Apple mengukur token pertama muncul 3,3 hingga 4,1 kali lebih cepat dengan MLX (Apple).

5Bandingkan dengan chip lain

6Pertanyaan

Bisakah M6 menjalankan model 70B?
Tidak dengan lega. Model 70B pada 4-bit butuh sekitar 40 GB, sedangkan M6 punya paling banyak 32 GB. Model hingga sekitar 42B parameter berjalan baik.
Berapa token per detik yang didapat M6?
Untuk model 8B pada 4-bit, batas atasnya sekitar 38 token per detik, dan penggunaan nyata mencapai kira-kira setengah hingga empat perlimanya. Model yang lebih besar melambat secara proporsional.
Apakah M6 bagus untuk AI?
Untuk menjalankan model secara lokal, memori dan bandwidth paling menentukan. M6 punya hingga 32 GB pada 170 GB/s, cukup untuk model hingga sekitar 42 miliar parameter. Mac ini juga bisa memperoleh token dengan menjalankan pekerjaan AI untuk MLX Network lewat MLX Node.

Sumber

  1. Apple: M6 and M5 Ultraapple.com
M6 untuk LLM lokal: memori, kecepatan, model | MLX