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64 GB の Mac に最適な LLM。

73 個のオープンモデルのうち 39 個が 64 GB で快適に動きます。GPU は標準でそのうち約 48 GB を使えます。速度はチップ次第で、M4 Pro の 273 GB/s から M1 Ultra の 800 GB/s までです。

快適に動く中でいちばん賢いQwen3.8 27B8ビット · 28.7 GB · 4–22 tok/s快適に動く中でいちばん大きいNemotron 3.5 Bolt 74B A9B4ビット · 41.6 GB · 24–125 tok/sコード向けQwen3 Coder 30B A3B Instruct8ビット · 32.4 GB · 35–183 tok/s

64 GB の Mac

M1〜M5 の 9 個のチップに 64 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 47

コンテキスト用の余裕を残して収まり、M1 Ultra で毎秒 10 トークン以上。

モデルバージョンメモリM4 ProM1 Ultra
Qwen3.8 27B27B · 知能 33.78ビット28.7 GB4–813–22
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · アクティブ 9B · 知能 21.44ビット41.6 GB24–4371–125
Qwen3.6 35B A3B35B · アクティブ 3B · 知能 18.28ビット37.2 GB38–68113–200
Muse Glimmer 30B29.6B · 知能 17.58ビット31.5 GB4–711–20
Gemma 4 31B30.7B · 知能 14.78ビット32.6 GB4–711–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · アクティブ 3B · 知能 12.98ビット31.9 GB38–68113–200
Granite 4.2 30B30B · 知能 12.78ビット31.9 GB4–711–20
MiniCPM5 2B2.52B · 知能 12.58ビット2.7 GB45–81133–237
Qwen3.5 9B9B · 知能 11.28ビット9.6 GB13–2338–67
Granite 4.2 8B8B · 知能 11.18ビット8.5 GB14–2642–75
Granite 4.2 3B3B · 知能 9.18ビット3.2 GB38–68113–200
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 GB65–115189–337
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · アクティブ 3.5B · 知能 8.98ビット31.9 GB33–5997–173
Gemma 4 E4B8B · 知能 8.98ビット8.5 GB26–4675–133
Ministral 3 8B8.9B · 知能 5.58ビット9.5 GB13–2338–67
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · 知能 4.88ビット4.2 GB29–5286–152
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · アクティブ 3.3B8ビット32.4 GB35–62103–183
GLM-4.7 Flash30B · アクティブ 3B8ビット31.9 GB38–68113–200
Qwen3.6 27B27B8ビット28.7 GB4–813–22
Gemma 4 26B A4B25.2B · アクティブ 3.8B8ビット26.8 GB31–5590–160
Devstral Small 2 (24B)24B8ビット25.5 GB5–914–25
Magistral Small 1.2 (2509)24B8ビット25.5 GB5–914–25
Mistral Small 3.2 (24B)24B8ビット25.5 GB5–914–25
LFM2.5 24B A2B24B · アクティブ 2B8ビット25.5 GB59–104171–305
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8ビット15.9 GB10–1823–40
Phi-4 (14B)14B8ビット14.9 GB11–1924–43
Gemma 4 12B Unified12B8ビット12.7 GB10–1728–50
Qwen3 8B8.2B8ビット8.7 GB14–2541–74
Llama 3.1 8B Instruct8B8ビット8.5 GB14–2642–75
Gemma 4 E2B5.1B8ビット5.4 GB51–91150–267
Qwen3.5 4B4B8ビット4.3 GB29–5184–149
Phi-4 mini instruct3.8B8ビット4 GB31–5590–160
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8ビット3.4 GB36–64106–188
SmolLM3 3B3B8ビット3.2 GB38–68113–200
LFM2.5 2.6B2.69B8ビット2.9 GB42–75124–221
Qwen3.5 2B2B8ビット2.1 GB59–104171–305
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8ビット1.3 GB95–168277–492
Qwen3.5 0.8B0.8B8ビット0.9 GB137–243400–711
Qwen3 0.6B0.6B8ビット0.6 GB205–364600–1067
Qwen3.5 122B A10B122B · アクティブ 10B · 知能 15.62ビット 品質低め38.1 GB40–70116–206
gpt-oss-120b117B · アクティブ 5.1B · 知能 11.62ビット 品質低め36.6 GB77–137225–400
Mistral Small 4 (119B)119B · アクティブ 6.5B · 知能 11.32ビット 品質低め37.2 GB61–109180–320
Qwen3 Coder Next80B · アクティブ 3B · 知能 9.23ビット 品質低め35 GB95–168277–492
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · アクティブ 17B · 知能 6.52ビット 品質低め34.1 GB23–4168–121
Ornith 1.5 122B122B · アクティブ 10B2ビット 品質低め38.1 GB40–70116–206
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · アクティブ 12B2ビット 品質低め37.5 GB32–5795–168
GLM-4.5 Air106B · アクティブ 12B2ビット 品質低め33.1 GB32–5795–168

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M4 ProM1 Ultra
Llama 3.3 70B Instruct70B4ビット39.4 GB3–69–16
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · 知能 14.22ビット 品質低め40 GB3–59–16
Devstral 2 (123B)123B2ビット 品質低め38.4 GB3–69–17

大きすぎる 23

2 ビットでも 64 GB を超えるメモリが必要です。

よくある質問

64 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、64 GB で快適に動く中でスコアが最も高いのは Qwen3.8 27B です（8ビット）。快適に動くいちばん大きなモデルは Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B です。コード向けなら Qwen3 Coder 30B A3B Instruct。
Mac でローカル AI を使うのに 64 GB で足りる？
ここにある 73 個のオープンモデルのうち 39 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 48 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。
64 GB の Mac で gpt-oss-20b は動く？
はい。ネイティブ 4.25ビット で、M4 Pro なら毎秒約 65–115 トークン、M1 Ultra なら 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。

64 GB の Mac に最適なローカル LLM（M1〜M5）：動くモデルと速度