| Modello | Dimensione | A 4 bit | Mac più piccolo |
|---|---|---|---|
| Qwen3 0.6BQwen (Alibaba) | 0,6B | 1,8 GB | 8 GB |
| Qwen3.5 0.8BQwen (Alibaba) | 0,8B | 2 GB | 8 GB |
| Llama 3.2 1B InstructMeta | 1,23B | 2,2 GB | 8 GB |
| Qwen3.5 2BQwen (Alibaba) | 2B | 2,6 GB | 8 GB |
| MiniCPM5 2BOpenBMB | 2,52B | 2,9 GB | 8 GB |
| LFM2.5 2.6BLiquid AI | 2,69B | 3 GB | 8 GB |
| Granite 4.2 3BIBM | 3B | 3,2 GB | 8 GB |
| SmolLM3 3BHugging Face | 3B | 3,2 GB | 8 GB |
| Llama 3.2 3B InstructMeta | 3,21B | 3,3 GB | 8 GB |
| Phi-4 mini instructMicrosoft | 3,8B | 3,6 GB | 8 GB |
| Nemotron 3 Nano 4BNVIDIA | 3,97B | 3,7 GB | 8 GB |
| Qwen3.5 4BQwen (Alibaba) | 4B | 3,8 GB | 8 GB |
| Gemma 4 E2BGoogle DeepMind | 5,1B | 4,4 GB | 8 GB |
| Llama 3.1 8B InstructMeta | 8B | 6 GB | 8 GB |
| Gemma 4 E4BGoogle DeepMind | 8B | 6 GB | 8 GB |
| Granite 4.2 8BIBM | 8B | 6 GB | 8 GB |
| Qwen3 8BQwen (Alibaba) | 8,2B | 6,1 GB | 16 GB |
| Ministral 3 8BMistral AI | 8,9B | 6,5 GB | 16 GB |
| Qwen3.5 9BQwen (Alibaba) | 9B | 6,6 GB | 16 GB |
| Gemma 4 12B UnifiedGoogle DeepMind | 12B | 8,2 GB | 16 GB |
| Phi-4 (14B)Microsoft | 14B | 9,4 GB | 16 GB |
| Phi-4 Reasoning Vision 15BMicrosoft | 15B | 9,9 GB | 16 GB |
| gpt-oss-20bOpenAI | 21B · 3,6B attivi | 15,3 GB | 24 GB |
| Devstral Small 2 (24B)Mistral AI | 24B | 15 GB | 24 GB |
| Magistral Small 1.2 (2509)Mistral AI | 24B | 15 GB | 24 GB |
| Mistral Small 3.2 (24B)Mistral AI | 24B | 15 GB | 24 GB |
| LFM2.5 24B A2BLiquid AI | 24B · 2B attivi | 15 GB | 24 GB |
| Gemma 4 26B A4BGoogle DeepMind | 25,2B · 3,8B attivi | 15,7 GB | 24 GB |
| Qwen3.8 27BQwen (Alibaba) | 27B | 16,7 GB | 24 GB |
| Qwen3.6 27BQwen (Alibaba) | 27B | 16,7 GB | 24 GB |
| Muse Glimmer 30BMeta (Meta Superintelligence Lab) | 29,6B | 18,2 GB | 32 GB |
| GLM-4.7 FlashZ.ai (Zhipu) | 30B · 3B attivi | 18,4 GB | 32 GB |
| Nemotron 3 Nano 30B A3BNVIDIA | 30B · 3,5B attivi | 18,4 GB | 32 GB |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3BNVIDIA | 30B · 3B attivi | 18,4 GB | 32 GB |
| Granite 4.2 30BIBM | 30B | 18,4 GB | 32 GB |
| Qwen3 Coder 30B A3B InstructQwen (Alibaba) | 30,5B · 3,3B attivi | 18,7 GB | 32 GB |
| Gemma 4 31BGoogle DeepMind | 30,7B | 18,8 GB | 32 GB |
| Qwen3.6 35B A3BQwen (Alibaba) | 35B · 3B attivi | 21,3 GB | 32 GB |
| Llama 3.3 70B InstructMeta | 70B | 42,6 GB | 64 GB |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9BNVIDIA | 74B · 9B attivi | 44,9 GB | 64 GB |
| Qwen3 Coder NextQwen (Alibaba) | 80B · 3B attivi | 48,6 GB | 96 GB |
| GLM-4.5 AirZ.ai (Zhipu) | 106B · 12B attivi | 64,4 GB | 96 GB |
| Llama 4 Scout 17B-16E InstructMeta | 109B · 17B attivi | 66,2 GB | 96 GB |
| gpt-oss-120bOpenAI | 117B · 5,1B attivi | 70,5 GB | 96 GB |
| Mistral Small 4 (119B)Mistral AI | 119B · 6,5B attivi | 72,3 GB | 128 GB |
| Nemotron 3 Super 120B A12BNVIDIA | 120B · 12B attivi | 72,9 GB | 128 GB |
| Qwen3.5 122B A10BQwen (Alibaba) | 122B · 10B attivi | 74,1 GB | 128 GB |
| Ornith 1.5 122BOrnith AI | 122B · 10B attivi | 74,1 GB | 128 GB |
| Devstral 2 (123B)Mistral AI | 123B | 74,7 GB | 128 GB |
| Mistral Medium 3.5 (128B)Mistral AI | 128B | 77,8 GB | 128 GB |
| Qwen3.8 Flash NextQwen (Alibaba) | 180B · 6B attivi | 109 GB | 192 GB |
| MiniMax M2.7MiniMax | 230B · 10B attivi | 140 GB | 192 GB |
| Inkling SmallThinking Machines Lab | 276B · 12B attivi | 168 GB | 256 GB |
| DeepSeek V4 Flash 0731DeepSeek | 284B · 13B attivi | 173 GB | 256 GB |
| Hy3Tencent | 295B · 21B attivi | 179 GB | 256 GB |
| MiMo V2.6 FlashXiaomi | 309B · 15B attivi | 187 GB | 256 GB |
| GLM-5.3 FlashZ.ai (Zhipu) | 320B · 18B attivi | 194 GB | 512 GB |
| Qwen3.5 397B A17BQwen (Alibaba) | 397B · 17B attivi | 241 GB | 512 GB |
| Llama 4 Maverick 17B-128E InstructMeta | 400B · 17B attivi | 243 GB | 512 GB |
| MiniMax M3MiniMax | 428B · 23B attivi | 260 GB | 512 GB |
| Beam 1.0Reflection AI | 501B · 23B attivi | 304 GB | 512 GB |
| Nemotron 3 Ultra 550B A55BNVIDIA | 550B · 55B attivi | 334 GB | 512 GB |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017DeepSeek | 552B · 16B attivi | 335 GB | 512 GB |
| Mistral Large 3 (675B)Mistral AI | 675B · 41B attivi | 410 GB | 512 GB |
| GLM-5.3Z.ai (Zhipu) | 744B · 40B attivi | 452 GB | 512 GB |
| Muse Spark OpenMeta (Meta Superintelligence Labs) | 816B · 42B attivi | 496 GB | 512 GB |
| InklingThinking Machines Lab | 975B · 41B attivi | 592 GB | 512 GB |
| Kimi K2.6Moonshot AI | 1000B · 32B attivi | 643 GB | 512 GB |
| Kimi K2.7 CodeMoonshot AI | 1000B · 32B attivi | 643 GB | 512 GB |
| MiMo V2.6 ProXiaomi | 1020B · 42B attivi | 611 GB | 512 GB |
| DeepSeek V4 Pro 0813DeepSeek | 1600B · 49B attivi | 972 GB | nessuno |
| Qwen3.8 2.4T A95BQwen (Alibaba) | 2400B · 95B attivi | 1,5 TB | nessuno |
| Kimi K3Moonshot AI | 2800B · 104B attivi | 1,7 TB | nessuno |
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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.