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512 GB の Mac に最適な LLM。

73 個のオープンモデルのうち 61 個が 512 GB で快適に動きます。GPU は標準でそのうち約 384 GB を使えます。速度はチップ次第で、M3 Ultra の 819 GB/s から M5 Ultra の 1,200 GB/s までです。

快適に動く中でいちばん賢いDeepSeek V4.1 Flash 10174ビット · 311 GB · 41–107 tok/s快適に動く中でいちばん大きいDeepSeek V4.1 Flash 10174ビット · 311 GB · 41–107 tok/sコード向けQwen3 Coder Next8ビット · 85 GB · 115–300 tok/s

512 GB の Mac

M3〜M5 の 2 個のチップに 512 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 68

コンテキスト用の余裕を残して収まり、M5 Ultra で毎秒 10 トークン以上。

モデルバージョンメモリM3 UltraM5 Ultra
DeepSeek V4.1 Flash 1017552B · アクティブ 16B · 知能 45.14ビット311 GB41–7360–107
GLM-5.3 Flash320B · アクティブ 18B · 知能 41.88ビット340 GB19–3428–50
Qwen3.8 Flash Next180B · アクティブ 6B · 知能 39.88ビット191 GB58–10284–150
MiMo V2.6 Flash309B · アクティブ 15B · 知能 37.9ネイティブ 4.48ビット173 GB44–7864–114
Qwen3.8 27B27B · 知能 33.78ビット28.7 GB13–2319–33
Beam 1.0501B · アクティブ 23B · 知能 30.34ビット282 GB29–5142–74
MiniMax M3428B · アクティブ 23B · 知能 29.26ビット348 GB20–3529–51
Inkling Small276B · アクティブ 12B · 知能 25.78ビット293 GB29–5142–75
Hy3295B · アクティブ 21B · 知能 25.38ビット313 GB17–2924–43
Nemotron 3 Ultra 550B A55B550B · アクティブ 55B · 知能 22.94ビット309 GB12–2117–31
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · アクティブ 9B · 知能 21.48ビット78.6 GB38–6856–100
Qwen3.5 397B A17B397B · アクティブ 17B · 知能 18.46ビット323 GB27–4739–70
Qwen3.6 35B A3B35B · アクティブ 3B · 知能 18.28ビット37.2 GB115–205169–300
Muse Glimmer 30B29.6B · 知能 17.58ビット31.5 GB12–2117–30
Qwen3.5 122B A10B122B · アクティブ 10B · 知能 15.68ビット130 GB35–6251–91
Gemma 4 31B30.7B · 知能 14.78ビット32.6 GB11–2017–29
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · アクティブ 3B · 知能 12.98ビット31.9 GB115–205169–300
Granite 4.2 30B30B · 知能 12.78ビット31.9 GB12–2117–30
MiniCPM5 2B2.52B · 知能 12.58ビット2.7 GB137–243200–356
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 GB137–243200–356
Mistral Small 4 (119B)119B · アクティブ 6.5B · 知能 11.38ビット126 GB53–9578–139
Qwen3.5 9B9B · 知能 11.28ビット9.6 GB38–6856–100
Granite 4.2 8B8B · 知能 11.18ビット8.5 GB43–7764–113
Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B · アクティブ 17B · 知能 9.36ビット325 GB27–4739–70
Qwen3 Coder Next80B · アクティブ 3B · 知能 9.28ビット85 GB115–205169–300
Granite 4.2 3B3B · 知能 9.18ビット3.2 GB115–205169–300
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 GB194–345284–505
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · アクティブ 3.5B · 知能 8.98ビット31.9 GB100–177146–259
Gemma 4 E4B8B · 知能 8.98ビット8.5 GB77–137113–200
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · アクティブ 17B · 知能 6.58ビット116 GB20–3630–53
Ministral 3 8B8.9B · 知能 5.58ビット9.5 GB39–6957–101
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · 知能 4.88ビット4.2 GB88–156129–229
DeepSeek V4 Flash 0731284B · アクティブ 13B8ビット302 GB27–4739–70
MiniMax M2.7230B · アクティブ 10B8ビット244 GB35–6251–91
Ornith 1.5 122B122B · アクティブ 10B8ビット130 GB35–6251–91
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · アクティブ 12B8ビット128 GB29–5142–75
GLM-4.5 Air106B · アクティブ 12B8ビット113 GB29–5142–75
Llama 3.3 70B Instruct70B4ビット39.4 GB5–914–24
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · アクティブ 3.3B8ビット32.4 GB105–187154–274
GLM-4.7 Flash30B · アクティブ 3B8ビット31.9 GB115–205169–300
Qwen3.6 27B27B8ビット28.7 GB13–2319–33
Gemma 4 26B A4B25.2B · アクティブ 3.8B8ビット26.8 GB92–164135–240
Devstral Small 2 (24B)24B8ビット25.5 GB14–2621–38
Magistral Small 1.2 (2509)24B8ビット25.5 GB14–2621–38
Mistral Small 3.2 (24B)24B8ビット25.5 GB14–2621–38
LFM2.5 24B A2B24B · アクティブ 2B8ビット25.5 GB176–312257–457
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8ビット15.9 GB23–4134–60
Phi-4 (14B)14B8ビット14.9 GB25–4436–64
Gemma 4 12B Unified12B8ビット12.7 GB29–5243–76
Qwen3 8B8.2B8ビット8.7 GB42–7562–110
Llama 3.1 8B Instruct8B8ビット8.5 GB43–7764–113
Gemma 4 E2B5.1B8ビット5.4 GB154–273225–400
Qwen3.5 4B4B8ビット4.3 GB86–152126–223
Phi-4 mini instruct3.8B8ビット4 GB92–164135–240
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8ビット3.4 GB108–193159–282
SmolLM3 3B3B8ビット3.2 GB115–205169–300
LFM2.5 2.6B2.69B8ビット2.9 GB127–226186–331
Qwen3.5 2B2B8ビット2.1 GB176–312257–457
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8ビット1.3 GB284–504415–738
Qwen3.5 0.8B0.8B8ビット0.9 GB410–728600–1067
Qwen3 0.6B0.6B8ビット0.6 GB614–1092900–1600
MiMo V2.6 Pro1,020B · アクティブ 42B · 知能 46.32ビット 品質低め319 GB28–5041–73
GLM-5.3744B · アクティブ 40B · 知能 44.83ビット 品質低め326 GB21–3731–55
Muse Spark Open816B · アクティブ 42B · 知能 38.92ビット 品質低め255 GB28–5041–73
Kimi K2.7 Code1,000B · アクティブ 32B · 知能 25.82ビット 品質低め313 GB37–6654–96
Inkling975B · アクティブ 41B · 知能 252ビット 品質低め305 GB29–5142–75
Kimi K2.61,000B · アクティブ 32B2ビット 品質低め313 GB37–6654–96
Mistral Large 3 (675B)675B · アクティブ 41B3ビット 品質低め295 GB21–3730–54

動くが遅い 2

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M3 UltraM5 Ultra
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · 知能 14.28ビット136 GB3–54–7
Devstral 2 (123B)123B8ビット131 GB3–54–7

大きすぎる 3

2 ビットでも 512 GB を超えるメモリが必要です。

よくある質問

512 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、512 GB で快適に動く中でスコアが最も高いのは DeepSeek V4.1 Flash 1017 です（4ビット）。コード向けなら Qwen3 Coder Next。
Mac でローカル AI を使うのに 512 GB で足りる？
ここにある 73 個のオープンモデルのうち 61 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 384 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。
512 GB の Mac で gpt-oss-20b は動く？
はい。ネイティブ 4.25ビット で、M3 Ultra なら毎秒約 194–345 トークン、M5 Ultra なら 284–505 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。

512 GB の Mac に最適なローカル LLM（M3〜M5）：動くモデルと速度