Apakah MacBook Air dengan M3 bagus untuk LLM lokal?

Dengan 24 GB, ia menjalankan 20 dari 73 model terbuka dengan baik, hingga Gemma 4 26B A4B, dan menulis sekitar 24–42 token per detik dengan gpt-oss-20b. M3 membaca memori pada 100 GB/s, yang menentukan kecepatan menulisnya.

Berapa memori yang sebaiknya dimiliki MacBook Air dengan M3 untuk AI?

Dengan 8 GB, 16 model terbuka berjalan baik; dengan 24 GB, 20, hingga Gemma 4 26B A4B. Memori menentukan model mana yang muat, dan tidak bisa ditambah nanti.

MacBook Air M3 untuk AI lokal: LLM yang jalan per memori

Menurut ukuran memori

Memori	Berjalan baik	Terbesar yang berjalan baik	gpt-oss-20b
8 GB100 GB/s	16	Granite 4.2 8B	terlalu besar
16 GB100 GB/s	17	Qwen3 8B	28–50 tok/s
24 GB100 GB/s	20	Gemma 4 26B A4B	24–42 tok/s

Model: MacBook Air (13-inch, M3, 2024), MacBook Air (15-inch, M3, 2024). Tidak setiap ukuran memori tersedia untuk setiap model; Spesifikasi Teknis Apple mencantumkan pilihan untuk masing-masing.

Pertanyaan

Apakah MacBook Air dengan M3 bagus untuk LLM lokal?: Dengan 24 GB, ia menjalankan 20 dari 73 model terbuka dengan baik, hingga Gemma 4 26B A4B, dan menulis sekitar 24–42 token per detik dengan gpt-oss-20b. M3 membaca memori pada 100 GB/s, yang menentukan kecepatan menulisnya.
Berapa memori yang sebaiknya dimiliki MacBook Air dengan M3 untuk AI?: Dengan 8 GB, 16 model terbuka berjalan baik; dengan 24 GB, 20, hingga Gemma 4 26B A4B. Memori menentukan model mana yang muat, dan tidak bisa ditambah nanti.

Mac lain

MacBook Air dengan chip lain:

Mac lain dengan M3:

Adu langsung:

M3 untuk AI lokal · Mac terbaik untuk LLM lokal · Semua Mac

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.