Per taglio di memoria
| Memoria | Girano bene | Il più grande che gira bene | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 32 GB400 GB/s | 38 | Qwen3.6 35B A3B | 95–168 tok/s |
| 64 GB400 GB/s | 39 | Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B | 95–168 tok/s |
| 96 GB400 GB/s | 43 | gpt-oss-120b | 95–168 tok/s |
Modelli: Mac Studio (2023). Non tutti i tagli di memoria sono disponibili per ogni modello; le specifiche tecniche di Apple indicano con cosa viene offerto ciascuno.
Domande
- Un Mac Studio con M2 Max va bene per gli LLM locali?
- Con 96 GB esegue bene 43 modelli aperti su 73, fino a gpt-oss-120b, e scrive circa 95–168 token al secondo con gpt-oss-20b. Il chip M2 Max legge la memoria a 400 GB/s, che determina quanto velocemente scrive.
- Quanta memoria serve a un Mac Studio con M2 Max per l’AI?
- Con 32 GB esegue bene 38 modelli aperti; con 96 GB, 43, fino a gpt-oss-120b. La memoria decide quali modelli ci stanno, e non si può espandere in seguito.
Altri Mac
Mac Studio con altri chip:
- Mac Studio M5 Max
- Mac Studio M5 Ultra
- Mac Studio M4 Max
- Mac Studio M3 Ultra
- Mac Studio M2 Ultra
- Mac Studio M1 Max
- Mac Studio M1 Ultra
Altri Mac con chip M2 Max:
Testa a testa:
Il M2 Max per l’AI locale · Il miglior Mac per LLM in locale · Tutti i Mac
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.