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18 GB の Mac に最適な LLM。

73 個のオープンモデルのうち 20 個が 18 GB で快適に動きます。GPU は標準でそのうち約 14 GB を使えます。M3 Pro のメモリ読み込み速度は 150 GB/s です。

快適に動く中でいちばん賢いMiniCPM5 2B8ビット · 2.7 GB · 25–44 tok/s快適に動く中でいちばん大きいGemma 4 12B Unified4ビット · 6.7 GB · 10–18 tok/s

18 GB の Mac

M3 の 1 個のチップに 18 GB モデルがあります。チップを開くと、それぞれの一覧と速度がわかります。

快適に動く 27

コンテキスト用の余裕を残して収まり、M3 Pro で毎秒 10 トークン以上。

モデルバージョンメモリトークン/秒
MiniCPM5 2B2.52B · 知能 12.58ビット2.7 GB25–44
Qwen3.5 9B9B · 知能 11.24ビット5.1 GB13–24
Granite 4.2 8B8B · 知能 11.16ビット6.5 GB10–18
Granite 4.2 3B3B · 知能 9.18ビット3.2 GB21–38
Gemma 4 E4B8B · 知能 8.98ビット8.5 GB14–25
Ministral 3 8B8.9B · 知能 5.54ビット5 GB14–24
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · 知能 4.88ビット4.2 GB16–29
Gemma 4 12B Unified12B4ビット6.7 GB10–18
Qwen3 8B8.2B6ビット6.7 GB10–18
Llama 3.1 8B Instruct8B6ビット6.5 GB10–18
Gemma 4 E2B5.1B8ビット5.4 GB28–50
Qwen3.5 4B4B8ビット4.3 GB16–28
Phi-4 mini instruct3.8B8ビット4 GB17–30
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8ビット3.4 GB20–35
SmolLM3 3B3B8ビット3.2 GB21–38
LFM2.5 2.6B2.69B8ビット2.9 GB23–41
Qwen3.5 2B2B8ビット2.1 GB32–57
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8ビット1.3 GB52–92
Qwen3.5 0.8B0.8B8ビット0.9 GB75–133
Qwen3 0.6B0.6B8ビット0.6 GB113–200
Qwen3.6 35B A3B35B · アクティブ 3B · 知能 18.22ビット 品質低め10.9 GB75–133
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · アクティブ 3B · 知能 12.92ビット 品質低め9.4 GB75–133
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · アクティブ 3.5B · 知能 8.92ビット 品質低め9.4 GB61–109
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · アクティブ 3.3B2ビット 品質低め9.5 GB68–120
GLM-4.7 Flash30B · アクティブ 3B2ビット 品質低め9.4 GB75–133
Gemma 4 26B A4B25.2B · アクティブ 3.8B3ビット 品質低め11 GB40–71
LFM2.5 24B A2B24B · アクティブ 2B3ビット 品質低め10.5 GB75–133

動くが遅い 10

収まるものの毎秒 10 トークン未満。バッチ処理には十分ですが、チャットには遅めです。

モデルバージョンメモリトークン/秒
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B4ビット8.4 GB8–14
Phi-4 (14B)14B6ビット11.4 GB6–11
Qwen3.8 27B27B · 知能 33.73ビット 品質低め11.8 GB6–10
Muse Glimmer 30B29.6B · 知能 17.52ビット 品質低め9.3 GB7–13
Gemma 4 31B30.7B · 知能 14.72ビット 品質低め9.6 GB7–13
Granite 4.2 30B30B · 知能 12.72ビット 品質低め9.4 GB7–13
Qwen3.6 27B27B3ビット 品質低め11.8 GB6–10
Devstral Small 2 (24B)24B3ビット 品質低め10.5 GB6–11
Magistral Small 1.2 (2509)24B3ビット 品質低め10.5 GB6–11
Mistral Small 3.2 (24B)24B3ビット 品質低め10.5 GB6–11

ぎりぎり収まる 1

メモリをほぼ使い切ります。GPU のメモリ上限を引き上げ、コンテキストを短めにしてください。

モデルバージョンメモリトークン/秒
gpt-oss-20b21B · アクティブ 3.6B · 知能 9ネイティブ 4.25ビット13.8 GB36–63

大きすぎる 35

2 ビットでも 18 GB を超えるメモリが必要です。

よくある質問

18 GB の Mac に最適な LLM は？
Intelligence Index が公開されているモデルのうち、18 GB で快適に動く中でスコアが最も高いのは MiniCPM5 2B です（8ビット）。快適に動くいちばん大きなモデルは Gemma 4 12B Unified です。
Mac でローカル AI を使うのに 18 GB で足りる？
ここにある 73 個のオープンモデルのうち 20 個が、4 ビット以上で快適に動きます。macOS は標準でそのうち約 14 GB を GPU に使わせるので、モデルとコンテキストはその範囲に収める必要があります。
18 GB の Mac で gpt-oss-20b は動く？
ぎりぎり動きます。GPU のメモリ上限を引き上げ、コンテキストを短めにしてください。

ほかの容量： 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

MLX Harness（無料、オープンソース）か、ターミナルで Apple の mlx-lm を使って動かせます：手順を見る。

計算方法

メモリ：モデルのパラメータを重みあたり 8、6、4、3、2 ビットで計算し、MLX のグループスケール（重みあたり 0.5 ビット）を加えたもの、またはネイティブ形式のサイズに、コンテキスト用の余裕を足しています。macOS は標準で、ユニファイドメモリの約 75% を GPU に使わせます。速度：メモリ帯域幅をトークンあたりの読み込みバイト数で割った値が、1 つの会話の上限です。llama.cpp の Apple Silicon 公開ベンチマークでは、実際の速度はその約 45%〜80% に達しており、その範囲を表示しています。これは実測ではなく推定です。ご自分の Mac は MLX Bench で測れます。モデルの数値は各公式モデルカード、チップの数値は Apple の技術仕様から。2026-10-19 確認。mlx.app/compare と同じデータです。

18 GB の Mac に最適なローカル LLM（M3）：動くモデルと速度