Apa LLM terbaik untuk Mac dengan 512 GB?

Dari model yang punya skor Intelligence Index terbitan, DeepSeek V4.1 Flash 1017 mendapat skor tertinggi di antara yang berjalan baik di 512 GB (4-bit). Untuk kode: Qwen3 Coder Next.

Apakah 512 GB cukup untuk AI lokal di Mac?

61 dari 73 model terbuka di sini berjalan baik di dalamnya pada 4 bit atau lebih baik. Secara bawaan macOS mengizinkan GPU memakai sekitar 384 GB darinya; model beserta konteksnya harus muat di situ.

Bisakah Mac 512 GB menjalankan gpt-oss-20b?

Ya, 4,25-bit bawaan, sekitar 194–345 token per detik di M3 Ultra dan 284–505 di M5 Ultra.

LLM lokal terbaik untuk Mac 512 GB (M3 hingga M5): apa yang jalan

Mac dengan 512 GB

2 chip dari M3 hingga M5 tersedia dengan 512 GB. Buka salah satu untuk daftar dan kecepatannya sendiri.

Berjalan baik 68

Muat dengan ruang untuk konteks, 10 token per detik atau lebih di M5 Ultra.

Model	Versi	Memori	M3 Ultra	M5 Ultra
DeepSeek V4.1 Flash 1017552B · 16B aktif · Kecerdasan 45,1	4-bit	311 GB	41–73	60–107
GLM-5.3 Flash320B · 18B aktif · Kecerdasan 41,8	8-bit	340 GB	19–34	28–50
Qwen3.8 Flash Next180B · 6B aktif · Kecerdasan 39,8	8-bit	191 GB	58–102	84–150
MiMo V2.6 Flash309B · 15B aktif · Kecerdasan 37,9	4,48-bit bawaan	173 GB	44–78	64–114
Qwen3.8 27B27B · Kecerdasan 33,7	8-bit	28,7 GB	13–23	19–33
Beam 1.0501B · 23B aktif · Kecerdasan 30,3	4-bit	282 GB	29–51	42–74
MiniMax M3428B · 23B aktif · Kecerdasan 29,2	6-bit	348 GB	20–35	29–51
Inkling Small276B · 12B aktif · Kecerdasan 25,7	8-bit	293 GB	29–51	42–75
Hy3295B · 21B aktif · Kecerdasan 25,3	8-bit	313 GB	17–29	24–43
Nemotron 3 Ultra 550B A55B550B · 55B aktif · Kecerdasan 22,9	4-bit	309 GB	12–21	17–31
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B aktif · Kecerdasan 21,4	8-bit	78,6 GB	38–68	56–100
Qwen3.5 397B A17B397B · 17B aktif · Kecerdasan 18,4	6-bit	323 GB	27–47	39–70
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktif · Kecerdasan 18,2	8-bit	37,2 GB	115–205	169–300
Muse Glimmer 30B29,6B · Kecerdasan 17,5	8-bit	31,5 GB	12–21	17–30
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktif · Kecerdasan 15,6	8-bit	130 GB	35–62	51–91
Gemma 4 31B30,7B · Kecerdasan 14,7	8-bit	32,6 GB	11–20	17–29
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B aktif · Kecerdasan 12,9	8-bit	31,9 GB	115–205	169–300
Granite 4.2 30B30B · Kecerdasan 12,7	8-bit	31,9 GB	12–21	17–30
MiniCPM5 2B2,52B · Kecerdasan 12,5	8-bit	2,7 GB	137–243	200–356
gpt-oss-120b117B · 5,1B aktif · Kecerdasan 11,6	4,25-bit bawaan	65,3 GB	137–243	200–356
Mistral Small 4 (119B)119B · 6,5B aktif · Kecerdasan 11,3	8-bit	126 GB	53–95	78–139
Qwen3.5 9B9B · Kecerdasan 11,2	8-bit	9,6 GB	38–68	56–100
Granite 4.2 8B8B · Kecerdasan 11,1	8-bit	8,5 GB	43–77	64–113
Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B · 17B aktif · Kecerdasan 9,3	6-bit	325 GB	27–47	39–70
Qwen3 Coder Next80B · 3B aktif · Kecerdasan 9,2	8-bit	85 GB	115–205	169–300
Granite 4.2 3B3B · Kecerdasan 9,1	8-bit	3,2 GB	115–205	169–300
gpt-oss-20b21B · 3,6B aktif · Kecerdasan 9	4,25-bit bawaan	13,8 GB	194–345	284–505
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B aktif · Kecerdasan 8,9	8-bit	31,9 GB	100–177	146–259
Gemma 4 E4B8B · Kecerdasan 8,9	8-bit	8,5 GB	77–137	113–200
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B aktif · Kecerdasan 6,5	8-bit	116 GB	20–36	30–53
Ministral 3 8B8,9B · Kecerdasan 5,5	8-bit	9,5 GB	39–69	57–101
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Kecerdasan 4,8	8-bit	4,2 GB	88–156	129–229
DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B aktif	8-bit	302 GB	27–47	39–70
MiniMax M2.7230B · 10B aktif	8-bit	244 GB	35–62	51–91
Ornith 1.5 122B122B · 10B aktif	8-bit	130 GB	35–62	51–91
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B aktif	8-bit	128 GB	29–51	42–75
GLM-4.5 Air106B · 12B aktif	8-bit	113 GB	29–51	42–75
Llama 3.3 70B Instruct70B	4-bit	39,4 GB	5–9	14–24
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B aktif	8-bit	32,4 GB	105–187	154–274
GLM-4.7 Flash30B · 3B aktif	8-bit	31,9 GB	115–205	169–300
Qwen3.6 27B27B	8-bit	28,7 GB	13–23	19–33
Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B aktif	8-bit	26,8 GB	92–164	135–240
Devstral Small 2 (24B)24B	8-bit	25,5 GB	14–26	21–38
Magistral Small 1.2 (2509)24B	8-bit	25,5 GB	14–26	21–38
Mistral Small 3.2 (24B)24B	8-bit	25,5 GB	14–26	21–38
LFM2.5 24B A2B24B · 2B aktif	8-bit	25,5 GB	176–312	257–457
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B	8-bit	15,9 GB	23–41	34–60
Phi-4 (14B)14B	8-bit	14,9 GB	25–44	36–64
Gemma 4 12B Unified12B	8-bit	12,7 GB	29–52	43–76
Qwen3 8B8,2B	8-bit	8,7 GB	42–75	62–110
Llama 3.1 8B Instruct8B	8-bit	8,5 GB	43–77	64–113
Gemma 4 E2B5,1B	8-bit	5,4 GB	154–273	225–400
Qwen3.5 4B4B	8-bit	4,3 GB	86–152	126–223
Phi-4 mini instruct3,8B	8-bit	4 GB	92–164	135–240
Llama 3.2 3B Instruct3,21B	8-bit	3,4 GB	108–193	159–282
SmolLM3 3B3B	8-bit	3,2 GB	115–205	169–300
LFM2.5 2.6B2,69B	8-bit	2,9 GB	127–226	186–331
Qwen3.5 2B2B	8-bit	2,1 GB	176–312	257–457
Llama 3.2 1B Instruct1,23B	8-bit	1,3 GB	284–504	415–738
Qwen3.5 0.8B0,8B	8-bit	0,9 GB	410–728	600–1067
Qwen3 0.6B0,6B	8-bit	0,6 GB	614–1092	900–1600
MiMo V2.6 Pro1.020B · 42B aktif · Kecerdasan 46,3	2-bit kualitas lebih rendah	319 GB	28–50	41–73
GLM-5.3744B · 40B aktif · Kecerdasan 44,8	3-bit kualitas lebih rendah	326 GB	21–37	31–55
Muse Spark Open816B · 42B aktif · Kecerdasan 38,9	2-bit kualitas lebih rendah	255 GB	28–50	41–73
Kimi K2.7 Code1.000B · 32B aktif · Kecerdasan 25,8	2-bit kualitas lebih rendah	313 GB	37–66	54–96
Inkling975B · 41B aktif · Kecerdasan 25	2-bit kualitas lebih rendah	305 GB	29–51	42–75
Kimi K2.61.000B · 32B aktif	2-bit kualitas lebih rendah	313 GB	37–66	54–96
Mistral Large 3 (675B)675B · 41B aktif	3-bit kualitas lebih rendah	295 GB	21–37	30–54

Berjalan, tapi lambat 2

Muat, tapi di bawah 10 token per detik: cocok untuk pekerjaan batch, lambat untuk chat.

Model	Versi	Memori	M3 Ultra	M5 Ultra
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Kecerdasan 14,2	8-bit	136 GB	3–5	4–7
Devstral 2 (123B)123B	8-bit	131 GB	3–5	4–7

Terlalu besar 3

Butuh memori lebih dari 512 GB, bahkan pada 2 bit.

Pertanyaan

Apa LLM terbaik untuk Mac dengan 512 GB?: Dari model yang punya skor Intelligence Index terbitan, DeepSeek V4.1 Flash 1017 mendapat skor tertinggi di antara yang berjalan baik di 512 GB (4-bit). Untuk kode: Qwen3 Coder Next.
Apakah 512 GB cukup untuk AI lokal di Mac?: 61 dari 73 model terbuka di sini berjalan baik di dalamnya pada 4 bit atau lebih baik. Secara bawaan macOS mengizinkan GPU memakai sekitar 384 GB darinya; model beserta konteksnya harus muat di situ.
Bisakah Mac 512 GB menjalankan gpt-oss-20b?: Ya, 4,25-bit bawaan, sekitar 194–345 token per detik di M3 Ultra dan 284–505 di M5 Ultra.

Ukuran lain: 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

Jalankan dengan MLX Harness (gratis, open source) atau mlx-lm dari Apple di Terminal: langkah demi langkah.

Cara menghitungnya

Memori: parameter model pada 8, 6, 4, 3, atau 2 bit per bobot ditambah skala grup MLX (setengah bit per bobot), atau format bawaannya, ditambah ruang untuk konteks. Secara bawaan macOS mengizinkan GPU memakai sekitar 75% memori terpadu. Kecepatan: bandwidth memori dibagi jumlah byte yang dibaca per token adalah batas atas untuk satu percakapan; dalam benchmark Apple Silicon publik llama.cpp, proses nyata mencapai sekitar 45% hingga 80% darinya, dan rentang itulah yang ditampilkan. Ini perkiraan, bukan pengukuran: ukur Mac Anda sendiri di MLX Bench. Angka model dari kartu model resmi masing-masing, angka chip dari Spesifikasi Teknis Apple. Diperiksa 2026-10-19. Data sama dengan mlx.app/compare.