Berjalan baik 42
Muat dengan ruang untuk konteks, 10 token per detik atau lebih.
| Model | Versi | Memori | Token/s |
|---|---|---|---|
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B aktif · Kecerdasan 21,4 | 4-bit | 41,6 GB | 27–48 |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktif · Kecerdasan 18,2 | 8-bit | 37,2 GB | 43–77 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B aktif · Kecerdasan 12,9 | 8-bit | 31,9 GB | 43–77 |
| MiniCPM5 2B2,52B · Kecerdasan 12,5 | 8-bit | 2,7 GB | 51–91 |
| Qwen3.5 9B9B · Kecerdasan 11,2 | 8-bit | 9,6 GB | 14–26 |
| Granite 4.2 8B8B · Kecerdasan 11,1 | 8-bit | 8,5 GB | 16–29 |
| Granite 4.2 3B3B · Kecerdasan 9,1 | 8-bit | 3,2 GB | 43–77 |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B aktif · Kecerdasan 9 | 4,25-bit bawaan | 13,8 GB | 73–129 |
| Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B aktif · Kecerdasan 8,9 | 8-bit | 31,9 GB | 37–66 |
| Gemma 4 E4B8B · Kecerdasan 8,9 | 8-bit | 8,5 GB | 29–51 |
| Ministral 3 8B8,9B · Kecerdasan 5,5 | 8-bit | 9,5 GB | 15–26 |
| Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Kecerdasan 4,8 | 8-bit | 4,2 GB | 33–58 |
| Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B aktif | 8-bit | 32,4 GB | 39–70 |
| GLM-4.7 Flash30B · 3B aktif | 8-bit | 31,9 GB | 43–77 |
| Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B aktif | 8-bit | 26,8 GB | 35–61 |
| Devstral Small 2 (24B)24B | 4-bit | 13,5 GB | 10–18 |
| Magistral Small 1.2 (2509)24B | 4-bit | 13,5 GB | 10–18 |
| Mistral Small 3.2 (24B)24B | 4-bit | 13,5 GB | 10–18 |
| LFM2.5 24B A2B24B · 2B aktif | 8-bit | 25,5 GB | 66–117 |
| Phi-4 Reasoning Vision 15B15B | 6-bit | 12,2 GB | 11–20 |
| Phi-4 (14B)14B | 6-bit | 11,4 GB | 12–22 |
| Gemma 4 12B Unified12B | 8-bit | 12,7 GB | 11–19 |
| Qwen3 8B8,2B | 8-bit | 8,7 GB | 16–28 |
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 8-bit | 8,5 GB | 16–29 |
| Gemma 4 E2B5,1B | 8-bit | 5,4 GB | 58–102 |
| Qwen3.5 4B4B | 8-bit | 4,3 GB | 32–57 |
| Phi-4 mini instruct3,8B | 8-bit | 4 GB | 35–61 |
| Llama 3.2 3B Instruct3,21B | 8-bit | 3,4 GB | 41–72 |
| SmolLM3 3B3B | 8-bit | 3,2 GB | 43–77 |
| LFM2.5 2.6B2,69B | 8-bit | 2,9 GB | 48–85 |
| Qwen3.5 2B2B | 8-bit | 2,1 GB | 66–117 |
| Llama 3.2 1B Instruct1,23B | 8-bit | 1,3 GB | 106–189 |
| Qwen3.5 0.8B0,8B | 8-bit | 0,9 GB | 154–273 |
| Qwen3 0.6B0,6B | 8-bit | 0,6 GB | 230–409 |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktif · Kecerdasan 15,6 | 2-bit kualitas lebih rendah | 38,1 GB | 45–79 |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B aktif · Kecerdasan 11,6 | 2-bit kualitas lebih rendah | 36,6 GB | 86–154 |
| Mistral Small 4 (119B)119B · 6,5B aktif · Kecerdasan 11,3 | 2-bit kualitas lebih rendah | 37,2 GB | 69–123 |
| Qwen3 Coder Next80B · 3B aktif · Kecerdasan 9,2 | 3-bit kualitas lebih rendah | 35 GB | 106–189 |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B aktif · Kecerdasan 6,5 | 2-bit kualitas lebih rendah | 34,1 GB | 26–46 |
| Ornith 1.5 122B122B · 10B aktif | 2-bit kualitas lebih rendah | 38,1 GB | 45–79 |
| Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B aktif | 2-bit kualitas lebih rendah | 37,5 GB | 36–65 |
| GLM-4.5 Air106B · 12B aktif | 2-bit kualitas lebih rendah | 33,1 GB | 36–65 |
Berjalan, tapi lambat 8
Muat, tapi di bawah 10 token per detik: cocok untuk pekerjaan batch, lambat untuk chat.
| Model | Versi | Memori | Token/s |
|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B27B · Kecerdasan 33,7 | 8-bit | 28,7 GB | 5–9 |
| Muse Glimmer 30B29,6B · Kecerdasan 17,5 | 8-bit | 31,5 GB | 4–8 |
| Gemma 4 31B30,7B · Kecerdasan 14,7 | 8-bit | 32,6 GB | 4–8 |
| Granite 4.2 30B30B · Kecerdasan 12,7 | 8-bit | 31,9 GB | 4–8 |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 4-bit | 39,4 GB | 4–6 |
| Qwen3.6 27B27B | 8-bit | 28,7 GB | 5–9 |
| Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Kecerdasan 14,2 | 2-bit kualitas lebih rendah | 40 GB | 3–6 |
| Devstral 2 (123B)123B | 2-bit kualitas lebih rendah | 38,4 GB | 4–6 |
Terlalu besar 23
Butuh memori lebih dari 64 GB, bahkan pada 2 bit.
- MiMo V2.6 Pro1.020B
- Kimi K32.800B
- MiMo V2.6 Flash309B
- Kimi K2.7 Code1.000B
- Kimi K2.61.000B
- DeepSeek V4.1 Flash 1017552B
- GLM-5.3744B
- GLM-5.3 Flash320B
- Qwen3.8 2.4T A95B2.400B
- Qwen3.8 Flash Next180B
- Muse Spark Open816B
- DeepSeek V4 Pro 08131.600B
- Beam 1.0501B
- MiniMax M3428B
- Inkling Small276B
- Hy3295B
- Inkling975B
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B550B
- Qwen3.5 397B A17B397B
- Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B
- Mistral Large 3 (675B)675B
- DeepSeek V4 Flash 0731284B
- MiniMax M2.7230B
Mac lain
Semua Mac dengan 64 GB, dari chip apa pun.
M5 Pro dengan memori lebih besar atau lebih kecil:
Chip terdekat:
Adu langsung:
Bandingkan dengan Mac atau GPU apa pun · M5 Pro untuk AI lokal · Mac terbaik untuk LLM lokal · Semua Mac
Pertanyaan
- Apa LLM terbaik untuk M5 Pro dengan 64 GB?
- Dari model yang punya skor Intelligence Index terbitan, Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B mendapat skor tertinggi di antara yang berjalan baik di sini: 4-bit, sekitar 27–48 token per detik.
- Bisakah M5 Pro dengan 64 GB menjalankan Llama 3.3 70B?
- Ya, tapi lambat: 4-bit, sekitar 4–6 token per detik.
- Seberapa cepat gpt-oss-20b di M5 Pro?
- Sekitar 73–129 token per detik (4,25-bit bawaan), dari bandwidth memori chip sebesar 307 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.