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MacBook Pro con M3 per l’AI locale.

Il chip M3 legge la memoria a 100 GB/s, che determina quanto velocemente scrive. La memoria decide quali modelli ci stanno e non si può espandere in seguito: scegli qui il taglio.

8 GB16 modelli girano beneGranite 4.2 8B · 10–18 tok/s16 GB17 modelli girano beneQwen3 8B · 10–17 tok/s24 GB20 modelli girano beneGemma 4 26B A4B · 21–38 tok/s

Per taglio di memoria

MemoriaGirano beneIl più grande che gira benegpt-oss-20b
8 GB100 GB/s16Granite 4.2 8Btroppo grande
16 GB100 GB/s17Qwen3 8B28–50 tok/s
24 GB100 GB/s20Gemma 4 26B A4B24–42 tok/s

Modelli: MacBook Pro (14-inch, M3, Nov 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 MacBook Pro con M3 va bene per gli LLM locali?
Con 24 GB esegue bene 20 modelli aperti su 73, fino a Gemma 4 26B A4B, e scrive circa 24–42 token al secondo con gpt-oss-20b. Il chip M3 legge la memoria a 100 GB/s, che determina quanto velocemente scrive.
Quanta memoria serve a un MacBook Pro con M3 per l’AI?
Con 8 GB esegue bene 16 modelli aperti; con 24 GB, 20, fino a Gemma 4 26B A4B. La memoria decide quali modelli ci stanno, e non si può espandere in seguito.

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Testa a testa:

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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.

MacBook Pro M3 per l’AI locale: quali LLM, per memoria