MasukBuat dompet

Apa yang bisa dijalankan M3 Max dengan 64 GB?

39 dari 73 model terbuka berjalan baik di sini. Secara bawaan GPU bisa memakai sekitar 48 GB dari 64 GB, dan membaca memori pada 400 GB/s, yang menentukan kecepatan menulisnya. Ada di: MacBook Pro (14-inch, M3 Pro or M3 Max, Nov 2023), MacBook Pro (16-inch, Nov 2023).

Paling cerdas yang berjalan baikQwen3.8 27B4-bit · 15,2 GB · 12–21 tok/sTerbesar yang berjalan baikNemotron 3.5 Bolt 74B A9B4-bit · 41,6 GB · 35–63 tok/sUntuk kodeQwen3 Coder 30B A3B Instruct8-bit · 32,4 GB · 51–91 tok/s

Berjalan baik 47

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

ModelVersiMemoriToken/s
Qwen3.8 27B27B · Kecerdasan 33,74-bit15,2 GB12–21
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B aktif · Kecerdasan 21,44-bit41,6 GB35–63
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktif · Kecerdasan 18,28-bit37,2 GB56–100
Muse Glimmer 30B29,6B · Kecerdasan 17,54-bit16,7 GB11–19
Gemma 4 31B30,7B · Kecerdasan 14,74-bit17,3 GB10–18
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B aktif · Kecerdasan 12,98-bit31,9 GB56–100
Granite 4.2 30B30B · Kecerdasan 12,74-bit16,9 GB11–19
MiniCPM5 2B2,52B · Kecerdasan 12,58-bit2,7 GB67–119
Qwen3.5 9B9B · Kecerdasan 11,28-bit9,6 GB19–33
Granite 4.2 8B8B · Kecerdasan 11,18-bit8,5 GB21–38
Granite 4.2 3B3B · Kecerdasan 9,18-bit3,2 GB56–100
gpt-oss-20b21B · 3,6B aktif · Kecerdasan 94,25-bit bawaan13,8 GB95–168
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B aktif · Kecerdasan 8,98-bit31,9 GB49–86
Gemma 4 E4B8B · Kecerdasan 8,98-bit8,5 GB38–67
Ministral 3 8B8,9B · Kecerdasan 5,58-bit9,5 GB19–34
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Kecerdasan 4,88-bit4,2 GB43–76
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B aktif8-bit32,4 GB51–91
GLM-4.7 Flash30B · 3B aktif8-bit31,9 GB56–100
Qwen3.6 27B27B4-bit15,2 GB12–21
Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B aktif8-bit26,8 GB45–80
Devstral Small 2 (24B)24B4-bit13,5 GB13–24
Magistral Small 1.2 (2509)24B4-bit13,5 GB13–24
Mistral Small 3.2 (24B)24B4-bit13,5 GB13–24
LFM2.5 24B A2B24B · 2B aktif8-bit25,5 GB86–152
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8-bit15,9 GB11–20
Phi-4 (14B)14B8-bit14,9 GB12–21
Gemma 4 12B Unified12B8-bit12,7 GB14–25
Qwen3 8B8,2B8-bit8,7 GB21–37
Llama 3.1 8B Instruct8B8-bit8,5 GB21–38
Gemma 4 E2B5,1B8-bit5,4 GB75–133
Qwen3.5 4B4B8-bit4,3 GB42–74
Phi-4 mini instruct3,8B8-bit4 GB45–80
Llama 3.2 3B Instruct3,21B8-bit3,4 GB53–94
SmolLM3 3B3B8-bit3,2 GB56–100
LFM2.5 2.6B2,69B8-bit2,9 GB62–110
Qwen3.5 2B2B8-bit2,1 GB86–152
Llama 3.2 1B Instruct1,23B8-bit1,3 GB138–246
Qwen3.5 0.8B0,8B8-bit0,9 GB200–356
Qwen3 0.6B0,6B8-bit0,6 GB300–533
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktif · Kecerdasan 15,62-bit kualitas lebih rendah38,1 GB58–103
gpt-oss-120b117B · 5,1B aktif · Kecerdasan 11,62-bit kualitas lebih rendah36,6 GB113–200
Mistral Small 4 (119B)119B · 6,5B aktif · Kecerdasan 11,32-bit kualitas lebih rendah37,2 GB90–160
Qwen3 Coder Next80B · 3B aktif · Kecerdasan 9,23-bit kualitas lebih rendah35 GB138–246
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B aktif · Kecerdasan 6,52-bit kualitas lebih rendah34,1 GB34–60
Ornith 1.5 122B122B · 10B aktif2-bit kualitas lebih rendah38,1 GB58–103
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B aktif2-bit kualitas lebih rendah37,5 GB47–84
GLM-4.5 Air106B · 12B aktif2-bit kualitas lebih rendah33,1 GB47–84

Berjalan, tapi lambat 3

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

ModelVersiMemoriToken/s
Llama 3.3 70B Instruct70B4-bit39,4 GB5–8
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Kecerdasan 14,22-bit kualitas lebih rendah40 GB5–8
Devstral 2 (123B)123B2-bit kualitas lebih rendah38,4 GB5–8

Terlalu besar 23

Butuh memori lebih dari 64 GB, bahkan pada 2 bit.

Mac lain

Semua Mac dengan 64 GB, dari chip apa pun.

M3 Max dengan memori lebih besar atau lebih kecil:

Chip terdekat:

Adu langsung:

Bandingkan dengan Mac atau GPU apa pun · M3 Max untuk AI lokal · Mac terbaik untuk LLM lokal · Semua Mac

Pertanyaan

Apa LLM terbaik untuk M3 Max dengan 64 GB?
Dari model yang punya skor Intelligence Index terbitan, Qwen3.8 27B mendapat skor tertinggi di antara yang berjalan baik di sini: 4-bit, sekitar 12–21 token per detik. Yang terbesar yang berjalan baik adalah Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B.
Bisakah M3 Max dengan 64 GB menjalankan Llama 3.3 70B?
Ya, tapi lambat: 4-bit, sekitar 5–8 token per detik.
Seberapa cepat gpt-oss-20b di M3 Max?
Sekitar 95–168 token per detik (4,25-bit bawaan), dari bandwidth memori chip sebesar 400 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.

LLM apa yang jalan di M3 Max 64 GB? Model dan kecepatan