Gira bene 56
Ci sta con spazio per il contesto, a 10 o più token al secondo.
| Modello | Versione | Memoria | Token/s |
|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Flash Next180B · 6B attivi · Intelligenza 39,8 | 4 bit | 101 GB | 106–188 |
| Qwen3.8 27B27B · Intelligenza 33,7 | 8 bit | 28,7 GB | 13–22 |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B attivi · Intelligenza 21,4 | 8 bit | 78,6 GB | 38–67 |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B attivi · Intelligenza 18,2 | 8 bit | 37,2 GB | 113–200 |
| Muse Glimmer 30B29,6B · Intelligenza 17,5 | 8 bit | 31,5 GB | 11–20 |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B attivi · Intelligenza 15,6 | 8 bit | 130 GB | 34–60 |
| Gemma 4 31B30,7B · Intelligenza 14,7 | 8 bit | 32,6 GB | 11–20 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B attivi · Intelligenza 12,9 | 8 bit | 31,9 GB | 113–200 |
| Granite 4.2 30B30B · Intelligenza 12,7 | 8 bit | 31,9 GB | 11–20 |
| MiniCPM5 2B2,52B · Intelligenza 12,5 | 8 bit | 2,7 GB | 133–237 |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B attivi · Intelligenza 11,6 | 4,25 bit nativo | 65,3 GB | 133–237 |
| Mistral Small 4 (119B)119B · 6,5B attivi · Intelligenza 11,3 | 8 bit | 126 GB | 52–93 |
| Qwen3.5 9B9B · Intelligenza 11,2 | 8 bit | 9,6 GB | 38–67 |
| Granite 4.2 8B8B · Intelligenza 11,1 | 8 bit | 8,5 GB | 42–75 |
| Qwen3 Coder Next80B · 3B attivi · Intelligenza 9,2 | 8 bit | 85 GB | 113–200 |
| Granite 4.2 3B3B · Intelligenza 9,1 | 8 bit | 3,2 GB | 113–200 |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B attivi · Intelligenza 9 | 4,25 bit nativo | 13,8 GB | 189–337 |
| Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B attivi · Intelligenza 8,9 | 8 bit | 31,9 GB | 97–173 |
| Gemma 4 E4B8B · Intelligenza 8,9 | 8 bit | 8,5 GB | 75–133 |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B attivi · Intelligenza 6,5 | 8 bit | 116 GB | 20–35 |
| Ministral 3 8B8,9B · Intelligenza 5,5 | 8 bit | 9,5 GB | 38–67 |
| Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Intelligenza 4,8 | 8 bit | 4,2 GB | 86–152 |
| MiniMax M2.7230B · 10B attivi | 4 bit | 129 GB | 64–114 |
| Ornith 1.5 122B122B · 10B attivi | 8 bit | 130 GB | 34–60 |
| Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B attivi | 8 bit | 128 GB | 28–50 |
| GLM-4.5 Air106B · 12B attivi | 8 bit | 113 GB | 28–50 |
| Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B attivi | 8 bit | 32,4 GB | 103–183 |
| GLM-4.7 Flash30B · 3B attivi | 8 bit | 31,9 GB | 113–200 |
| Qwen3.6 27B27B | 8 bit | 28,7 GB | 13–22 |
| Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B attivi | 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 attivi | 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 |
| GLM-5.3 Flash320B · 18B attivi · Intelligenza 41,8 | 2 bit qualità inferiore | 100 GB | 64–114 |
| MiMo V2.6 Flash309B · 15B attivi · Intelligenza 37,9 | 2 bit qualità inferiore | 96,6 GB | 77–136 |
| Inkling Small276B · 12B attivi · Intelligenza 25,7 | 3 bit qualità inferiore | 121 GB | 68–121 |
| Hy3295B · 21B attivi · Intelligenza 25,3 | 3 bit qualità inferiore | 129 GB | 39–70 |
| Qwen3.5 397B A17B397B · 17B attivi · Intelligenza 18,4 | 2 bit qualità inferiore | 124 GB | 68–121 |
| Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B · 17B attivi · Intelligenza 9,3 | 2 bit qualità inferiore | 125 GB | 68–121 |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B attivi | 3 bit qualità inferiore | 124 GB | 63–112 |
Gira, ma lentamente 3
Ci sta, ma sotto i 10 token al secondo: va bene per i lavori in batch, ma è lento per la chat.
| Modello | Versione | Memoria | Token/s |
|---|---|---|---|
| Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Intelligenza 14,2 | 6 bit | 104 GB | 3–6 |
| Devstral 2 (123B)123B | 8 bit | 131 GB | 3–5 |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 8 bit | 74,4 GB | 5–9 |
Ci sta al limite 2
Richiede quasi tutta la memoria: alza il limite di memoria della GPU e tieni il contesto breve.
| Modello | Versione | Memoria | Token/s |
|---|---|---|---|
| Beam 1.0501B · 23B attivi · Intelligenza 30,3 | 2 bit qualità inferiore | 157 GB | 50–89 |
| MiniMax M3428B · 23B attivi · Intelligenza 29,2 | 2 bit qualità inferiore | 134 GB | 50–89 |
Troppo grande 12
Richiede più di 192 GB di memoria, anche a 2 bit.
Altri Mac
Tutti i Mac con 192 GB, con qualsiasi chip.
Il M2 Ultra con più o meno memoria:
Chip vicini:
Testa a testa:
Confrontalo con qualsiasi Mac o GPU · Il M2 Ultra per l’AI locale · Il miglior Mac per LLM in locale · Tutti i Mac
Domande
- Qual è il miglior LLM per un M2 Ultra con 192 GB?
- Tra i modelli con un Intelligence Index pubblicato, Qwen3.8 Flash Next ha il punteggio più alto fra quelli che qui girano bene: 4 bit, circa 106–188 token al secondo. Il più grande che gira bene è MiniMax M2.7.
- Un M2 Ultra con 192 GB può eseguire Llama 3.3 70B?
- Sì, ma lentamente: 8 bit, a circa 5–9 token al secondo.
- Quanto è veloce gpt-oss-20b su un M2 Ultra?
- Circa 189–337 token al secondo (4,25 bit nativo), in base ai 800 GB/s di larghezza di banda della memoria del chip.
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.