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8 GB の M1 で何が動く？

73 個のオープンモデルのうち 14 個が快適に動きます。GPU は標準で 8 GB のうち約 6 GB を使え、メモリの読み込み速度は 68 GB/s。これが生成の速さを決めます。搭載モデル：MacBook Air (M1, 2020), MacBook Pro (13-inch, M1, 2020), Mac mini (M1, 2020), iMac (24-inch, M1, 2021)。

快適に動く中でいちばん賢いMiniCPM5 2B8ビット · 2.7 GB · 11–20 tok/s快適に動く中でいちばん大きいGemma 4 E4B4ビット · 4.5 GB · 12–22 tok/s

快適に動く 14

コンテキスト用の余裕を残して収まり、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 GB11–20
Granite 4.2 3B3B · 知能 9.18ビット3.2 GB10–17
Gemma 4 E4B8B · 知能 8.94ビット4.5 GB12–22
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · 知能 4.86ビット3.2 GB10–17
Gemma 4 E2B5.1B6ビット4.1 GB16–29
Qwen3.5 4B4B4ビット2.3 GB13–24
Phi-4 mini instruct3.8B6ビット3.1 GB10–18
Llama 3.2 3B Instruct3.21B6ビット2.6 GB12–21
SmolLM3 3B3B8ビット3.2 GB10–17
LFM2.5 2.6B2.69B8ビット2.9 GB11–19
Qwen3.5 2B2B8ビット2.1 GB15–26
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8ビット1.3 GB24–42
Qwen3.5 0.8B0.8B8ビット0.9 GB34–60
Qwen3 0.6B0.6B8ビット0.6 GB51–91

動くが遅い 7

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
Granite 4.2 8B8B · 知能 11.14ビット4.5 GB7–12
Llama 3.1 8B Instruct8B4ビット4.5 GB7–12
Qwen3.5 9B9B · 知能 11.23ビット 品質低め3.9 GB8–14
Ministral 3 8B8.9B · 知能 5.53ビット 品質低め3.9 GB8–14
Phi-4 (14B)14B2ビット 品質低め4.4 GB7–12
Gemma 4 12B Unified12B2ビット 品質低め3.7 GB8–15
Qwen3 8B8.2B3ビット 品質低め3.6 GB9–15

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
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B2ビット 品質低め4.7 GB7–12

大きすぎる 51

2 ビットでも 8 GB を超えるメモリが必要です。

ほかの Mac

8 GB のすべての Mac（チップを問わず）。

メモリ容量違いの M1：

近いチップ：

直接比較：

どの Mac や GPU とも比較 · ローカル AI のための M1 · ローカル LLM に最適な Mac · すべての Mac

よくある質問

8 GB の M1 に最適な LLM は？
Intelligence Index が公開されているモデルのうち、ここ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、毎秒約 11–20 トークン。快適に動くいちばん大きなモデルは Gemma 4 E4B です。
8 GB の M1 で Llama 3.3 70B は動く？
いいえ。2 ビットでも、GPU が標準で使える 6 GB を超えます。
M1 での gpt-oss-20b の速さは？
8 GB には収まりません。

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。

8 GB の M1 で動く LLM は？全モデルと速度