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I migliori LLM per un Mac da 8 GB.

16 modelli aperti su 73 girano bene in 8 GB. Di default la GPU può usarne circa 6 GB. La velocità dipende dal chip: da 68 GB/s sul M1 a 100 GB/s sul M2.

Il più intelligente che gira beneMiniCPM5 2B8 bit · 2,7 GB · 11–30 tok/sIl più grande che gira beneGranite 4.2 8B4 bit · 4,5 GB · 7–18 tok/s

Mac con 8 GB

3 chip (da M1 a M3) sono disponibili con 8 GB. Aprine uno per vedere il suo elenco e le sue velocità.

Gira bene 21

Ci sta con spazio per il contesto, a 10 o più token al secondo sul M2.

ModelloVersioneMemoriaM1M2
MiniCPM5 2B2,52B · Intelligenza 12,58 bit2,7 GB11–2017–30
Granite 4.2 8B8B · Intelligenza 11,14 bit4,5 GB7–1210–18
Granite 4.2 3B3B · Intelligenza 9,18 bit3,2 GB10–1714–25
Gemma 4 E4B8B · Intelligenza 8,94 bit4,5 GB12–2218–32
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Intelligenza 4,88 bit4,2 GB10–1711–19
Llama 3.1 8B Instruct8B4 bit4,5 GB7–1210–18
Gemma 4 E2B5,1B6 bit4,1 GB16–2924–42
Qwen3.5 4B4B8 bit4,3 GB13–2410–19
Phi-4 mini instruct3,8B8 bit4 GB10–1811–20
Llama 3.2 3B Instruct3,21B8 bit3,4 GB12–2113–24
SmolLM3 3B3B8 bit3,2 GB10–1714–25
LFM2.5 2.6B2,69B8 bit2,9 GB11–1916–28
Qwen3.5 2B2B8 bit2,1 GB15–2621–38
Llama 3.2 1B Instruct1,23B8 bit1,3 GB24–4235–62
Qwen3.5 0.8B0,8B8 bit0,9 GB34–6050–89
Qwen3 0.6B0,6B8 bit0,6 GB51–9175–133
Qwen3.5 9B9B · Intelligenza 11,23 bit qualità inferiore3,9 GB8–1412–21
Ministral 3 8B8,9B · Intelligenza 5,53 bit qualità inferiore3,9 GB8–1412–21
Phi-4 (14B)14B2 bit qualità inferiore4,4 GB7–1210–18
Gemma 4 12B Unified12B2 bit qualità inferiore3,7 GB8–1512–22
Qwen3 8B8,2B3 bit qualità inferiore3,6 GB9–1513–22

Ci sta al limite 1

Richiede quasi tutta la memoria: alza il limite di memoria della GPU e tieni il contesto breve.

ModelloVersioneMemoriaM1M2
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B2 bit qualità inferiore4,7 GB7–1210–17

Troppo grande 51

Richiede più di 8 GB di memoria, anche a 2 bit.

Domande

Qual è il miglior LLM per un Mac con 8 GB?
Tra i modelli con un Intelligence Index pubblicato, MiniCPM5 2B ha il punteggio più alto fra quelli che girano bene in 8 GB (8 bit). Il più grande che gira bene è Granite 4.2 8B.
8 GB bastano per l’AI locale su Mac?
16 dei 73 modelli aperti di questo elenco ci girano bene, a 4 bit o più. Di default macOS lascia usare alla GPU circa 6 GB; modello e contesto devono starci dentro.
Un Mac da 8 GB può eseguire gpt-oss-20b?
No: richiede più dei 6 GB che la GPU può usare di default.

Altri tagli: 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

Eseguili con MLX Harness (gratuito, open source) o con mlx-lm di Apple nel Terminale: passo dopo passo.

Come è calcolato

Memoria: i parametri del modello a 8, 6, 4, 3 o 2 bit per peso più le scale per gruppo di MLX (mezzo bit per peso), oppure il suo formato nativo, con in più lo spazio per il contesto. Di default macOS lascia usare alla GPU circa il 75% della memoria unificata. Velocità: la larghezza di banda della memoria divisa per i byte letti per ogni token è il limite massimo per una conversazione; nei benchmark pubblici su Apple Silicon di llama.cpp, le esecuzioni reali arrivano a circa il 45%–80% di quel limite, ed è l’intervallo mostrato. Sono stime, non misurazioni: misura il tuo Mac su MLX Bench. Dati dei modelli dalla rispettiva scheda ufficiale, dati dei chip dalle specifiche tecniche di Apple. Verificato il 2026-10-19. Stessi dati di mlx.app/compare.

Migliori LLM locali per un Mac da 8 GB (da M1 a M3): cosa gira