Apa LLM terbaik untuk M2 Ultra dengan 64 GB?

Dari model yang punya skor Intelligence Index terbitan, Qwen3.8 27B mendapat skor tertinggi di antara yang berjalan baik di sini: 8-bit, sekitar 13–22 token per detik. Yang terbesar yang berjalan baik adalah Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B.

Bisakah M2 Ultra dengan 64 GB menjalankan Llama 3.3 70B?

Ya, tapi lambat: 4-bit, sekitar 9–16 token per detik.

Seberapa cepat gpt-oss-20b di M2 Ultra?

Sekitar 189–337 token per detik (4,25-bit bawaan), dari bandwidth memori chip sebesar 800 GB/s.

LLM apa yang jalan di M2 Ultra 64 GB? Model dan kecepatan

Berjalan baik 47

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

Model	Versi	Memori	Token/s
Qwen3.8 27B27B · Kecerdasan 33,7	8-bit	28,7 GB	13–22
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B aktif · Kecerdasan 21,4	4-bit	41,6 GB	71–125
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktif · Kecerdasan 18,2	8-bit	37,2 GB	113–200
Muse Glimmer 30B29,6B · Kecerdasan 17,5	8-bit	31,5 GB	11–20
Gemma 4 31B30,7B · Kecerdasan 14,7	8-bit	32,6 GB	11–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B aktif · Kecerdasan 12,9	8-bit	31,9 GB	113–200
Granite 4.2 30B30B · Kecerdasan 12,7	8-bit	31,9 GB	11–20
MiniCPM5 2B2,52B · Kecerdasan 12,5	8-bit	2,7 GB	133–237
Qwen3.5 9B9B · Kecerdasan 11,2	8-bit	9,6 GB	38–67
Granite 4.2 8B8B · Kecerdasan 11,1	8-bit	8,5 GB	42–75
Granite 4.2 3B3B · Kecerdasan 9,1	8-bit	3,2 GB	113–200
gpt-oss-20b21B · 3,6B aktif · Kecerdasan 9	4,25-bit bawaan	13,8 GB	189–337
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B aktif · Kecerdasan 8,9	8-bit	31,9 GB	97–173
Gemma 4 E4B8B · Kecerdasan 8,9	8-bit	8,5 GB	75–133
Ministral 3 8B8,9B · Kecerdasan 5,5	8-bit	9,5 GB	38–67
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Kecerdasan 4,8	8-bit	4,2 GB	86–152
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B aktif	8-bit	32,4 GB	103–183
GLM-4.7 Flash30B · 3B aktif	8-bit	31,9 GB	113–200
Qwen3.6 27B27B	8-bit	28,7 GB	13–22
Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B aktif	8-bit	26,8 GB	90–160
Devstral Small 2 (24B)24B	8-bit	25,5 GB	14–25
Magistral Small 1.2 (2509)24B	8-bit	25,5 GB	14–25
Mistral Small 3.2 (24B)24B	8-bit	25,5 GB	14–25
LFM2.5 24B A2B24B · 2B aktif	8-bit	25,5 GB	171–305
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B	8-bit	15,9 GB	23–40
Phi-4 (14B)14B	8-bit	14,9 GB	24–43
Gemma 4 12B Unified12B	8-bit	12,7 GB	28–50
Qwen3 8B8,2B	8-bit	8,7 GB	41–74
Llama 3.1 8B Instruct8B	8-bit	8,5 GB	42–75
Gemma 4 E2B5,1B	8-bit	5,4 GB	150–267
Qwen3.5 4B4B	8-bit	4,3 GB	84–149
Phi-4 mini instruct3,8B	8-bit	4 GB	90–160
Llama 3.2 3B Instruct3,21B	8-bit	3,4 GB	106–188
SmolLM3 3B3B	8-bit	3,2 GB	113–200
LFM2.5 2.6B2,69B	8-bit	2,9 GB	124–221
Qwen3.5 2B2B	8-bit	2,1 GB	171–305
Llama 3.2 1B Instruct1,23B	8-bit	1,3 GB	277–492
Qwen3.5 0.8B0,8B	8-bit	0,9 GB	400–711
Qwen3 0.6B0,6B	8-bit	0,6 GB	600–1067
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktif · Kecerdasan 15,6	2-bit kualitas lebih rendah	38,1 GB	116–206
gpt-oss-120b117B · 5,1B aktif · Kecerdasan 11,6	2-bit kualitas lebih rendah	36,6 GB	225–400
Mistral Small 4 (119B)119B · 6,5B aktif · Kecerdasan 11,3	2-bit kualitas lebih rendah	37,2 GB	180–320
Qwen3 Coder Next80B · 3B aktif · Kecerdasan 9,2	3-bit kualitas lebih rendah	35 GB	277–492
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B aktif · Kecerdasan 6,5	2-bit kualitas lebih rendah	34,1 GB	68–121
Ornith 1.5 122B122B · 10B aktif	2-bit kualitas lebih rendah	38,1 GB	116–206
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B aktif	2-bit kualitas lebih rendah	37,5 GB	95–168
GLM-4.5 Air106B · 12B aktif	2-bit kualitas lebih rendah	33,1 GB	95–168

Berjalan, tapi lambat 3

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

Model	Versi	Memori	Token/s
Llama 3.3 70B Instruct70B	4-bit	39,4 GB	9–16
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Kecerdasan 14,2	2-bit kualitas lebih rendah	40 GB	9–16
Devstral 2 (123B)123B	2-bit kualitas lebih rendah	38,4 GB	9–17

Mac lain

Semua Mac dengan 64 GB, dari chip apa pun.

M2 Ultra dengan memori lebih besar atau lebih kecil:

Chip terdekat:

Adu langsung:

Bandingkan dengan Mac atau GPU apa pun · M2 Ultra untuk AI lokal · Mac terbaik untuk LLM lokal · Semua Mac

Pertanyaan

Apa LLM terbaik untuk M2 Ultra dengan 64 GB?: Dari model yang punya skor Intelligence Index terbitan, Qwen3.8 27B mendapat skor tertinggi di antara yang berjalan baik di sini: 8-bit, sekitar 13–22 token per detik. Yang terbesar yang berjalan baik adalah Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B.
Bisakah M2 Ultra dengan 64 GB menjalankan Llama 3.3 70B?: Ya, tapi lambat: 4-bit, sekitar 9–16 token per detik.
Seberapa cepat gpt-oss-20b di M2 Ultra?: Sekitar 189–337 token per detik (4,25-bit bawaan), dari bandwidth memori chip sebesar 800 GB/s.

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.

Apa yang bisa dijalankan M2 Ultra dengan 64 GB?