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192 GB の Mac に最適な LLM。

73 個のオープンモデルのうち 49 個が 192 GB で快適に動きます。GPU は標準でそのうち約 144 GB を使えます。M2 Ultra のメモリ読み込み速度は 800 GB/s です。

快適に動く中でいちばん賢いQwen3.8 Flash Next4ビット · 101 GB · 106–188 tok/s快適に動く中でいちばん大きいMiniMax M2.74ビット · 129 GB · 64–114 tok/sコード向けQwen3 Coder Next8ビット · 85 GB · 113–200 tok/s

192 GB の Mac

M2 の 1 個のチップに 192 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 56

コンテキスト用の余裕を残して収まり、M2 Ultra 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
Qwen3.8 Flash Next180B · アクティブ 6B · 知能 39.84ビット101 GB106–188
Qwen3.8 27B27B · 知能 33.78ビット28.7 GB13–22
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · アクティブ 9B · 知能 21.48ビット78.6 GB38–67
Qwen3.6 35B A3B35B · アクティブ 3B · 知能 18.28ビット37.2 GB113–200
Muse Glimmer 30B29.6B · 知能 17.58ビット31.5 GB11–20
Qwen3.5 122B A10B122B · アクティブ 10B · 知能 15.68ビット130 GB34–60
Gemma 4 31B30.7B · 知能 14.78ビット32.6 GB11–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · アクティブ 3B · 知能 12.98ビット31.9 GB113–200
Granite 4.2 30B30B · 知能 12.78ビット31.9 GB11–20
MiniCPM5 2B2.52B · 知能 12.58ビット2.7 GB133–237
gpt-oss-120b117B · アクティブ 5.1B · 知能 11.6ネイティブ 4.25ビット65.3 GB133–237
Mistral Small 4 (119B)119B · アクティブ 6.5B · 知能 11.38ビット126 GB52–93
Qwen3.5 9B9B · 知能 11.28ビット9.6 GB38–67
Granite 4.2 8B8B · 知能 11.18ビット8.5 GB42–75
Qwen3 Coder Next80B · アクティブ 3B · 知能 9.28ビット85 GB113–200
Granite 4.2 3B3B · 知能 9.18ビット3.2 GB113–200
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 GB189–337
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · アクティブ 3.5B · 知能 8.98ビット31.9 GB97–173
Gemma 4 E4B8B · 知能 8.98ビット8.5 GB75–133
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · アクティブ 17B · 知能 6.58ビット116 GB20–35
Ministral 3 8B8.9B · 知能 5.58ビット9.5 GB38–67
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · 知能 4.88ビット4.2 GB86–152
MiniMax M2.7230B · アクティブ 10B4ビット129 GB64–114
Ornith 1.5 122B122B · アクティブ 10B8ビット130 GB34–60
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · アクティブ 12B8ビット128 GB28–50
GLM-4.5 Air106B · アクティブ 12B8ビット113 GB28–50
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · アクティブ 3.3B8ビット32.4 GB103–183
GLM-4.7 Flash30B · アクティブ 3B8ビット31.9 GB113–200
Qwen3.6 27B27B8ビット28.7 GB13–22
Gemma 4 26B A4B25.2B · アクティブ 3.8B8ビット26.8 GB90–160
Devstral Small 2 (24B)24B8ビット25.5 GB14–25
Magistral Small 1.2 (2509)24B8ビット25.5 GB14–25
Mistral Small 3.2 (24B)24B8ビット25.5 GB14–25
LFM2.5 24B A2B24B · アクティブ 2B8ビット25.5 GB171–305
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8ビット15.9 GB23–40
Phi-4 (14B)14B8ビット14.9 GB24–43
Gemma 4 12B Unified12B8ビット12.7 GB28–50
Qwen3 8B8.2B8ビット8.7 GB41–74
Llama 3.1 8B Instruct8B8ビット8.5 GB42–75
Gemma 4 E2B5.1B8ビット5.4 GB150–267
Qwen3.5 4B4B8ビット4.3 GB84–149
Phi-4 mini instruct3.8B8ビット4 GB90–160
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8ビット3.4 GB106–188
SmolLM3 3B3B8ビット3.2 GB113–200
LFM2.5 2.6B2.69B8ビット2.9 GB124–221
Qwen3.5 2B2B8ビット2.1 GB171–305
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8ビット1.3 GB277–492
Qwen3.5 0.8B0.8B8ビット0.9 GB400–711
Qwen3 0.6B0.6B8ビット0.6 GB600–1067
GLM-5.3 Flash320B · アクティブ 18B · 知能 41.82ビット 品質低め100 GB64–114
MiMo V2.6 Flash309B · アクティブ 15B · 知能 37.92ビット 品質低め96.6 GB77–136
Inkling Small276B · アクティブ 12B · 知能 25.73ビット 品質低め121 GB68–121
Hy3295B · アクティブ 21B · 知能 25.33ビット 品質低め129 GB39–70
Qwen3.5 397B A17B397B · アクティブ 17B · 知能 18.42ビット 品質低め124 GB68–121
Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B · アクティブ 17B · 知能 9.32ビット 品質低め125 GB68–121
DeepSeek V4 Flash 0731284B · アクティブ 13B3ビット 品質低め124 GB63–112

動くが遅い 3

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
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · 知能 14.26ビット104 GB3–6
Devstral 2 (123B)123B8ビット131 GB3–5
Llama 3.3 70B Instruct70B8ビット74.4 GB5–9

ぎりぎり収まる 2

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
Beam 1.0501B · アクティブ 23B · 知能 30.32ビット 品質低め157 GB50–89
MiniMax M3428B · アクティブ 23B · 知能 29.22ビット 品質低め134 GB50–89

大きすぎる 12

2 ビットでも 192 GB を超えるメモリが必要です。

よくある質問

192 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、192 GB で快適に動く中でスコアが最も高いのは Qwen3.8 Flash Next です（4ビット）。快適に動くいちばん大きなモデルは MiniMax M2.7 です。コード向けなら Qwen3 Coder Next。
Mac でローカル AI を使うのに 192 GB で足りる？
ここにある 73 個のオープンモデルのうち 49 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 144 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。
192 GB の Mac で gpt-oss-20b は動く？
はい。ネイティブ 4.25ビット で、M2 Ultra なら毎秒約 189–337 トークンです。

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。

192 GB の Mac に最適なローカル LLM（M2）：動くモデルと速度