ログインウォレットを作成

36 GB の M4 Max で何が動く？

73 個のオープンモデルのうち 38 個が快適に動きます。GPU は標準で 36 GB のうち約 27 GB を使え、メモリの読み込み速度は 410 GB/s。これが生成の速さを決めます。搭載モデル：MacBook Pro (14-inch, M4 Pro or M4 Max, 2024), MacBook Pro (16-inch, 2024), Mac Studio (2025)。

快適に動く中でいちばん賢いQwen3.8 27B4ビット · 15.2 GB · 12–22 tok/s快適に動く中でいちばん大きいQwen3.6 35B A3B4ビット · 19.7 GB · 109–193 tok/sコード向けQwen3 Coder 30B A3B Instruct6ビット · 24.8 GB · 68–121 tok/s

快適に動く 40

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
Qwen3.8 27B27B · 知能 33.74ビット15.2 GB12–22
Qwen3.6 35B A3B35B · アクティブ 3B · 知能 18.24ビット19.7 GB109–193
Muse Glimmer 30B29.6B · 知能 17.54ビット16.7 GB11–20
Gemma 4 31B30.7B · 知能 14.74ビット17.3 GB11–19
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · アクティブ 3B · 知能 12.96ビット24.4 GB77–137
Granite 4.2 30B30B · 知能 12.74ビット16.9 GB11–19
MiniCPM5 2B2.52B · 知能 12.58ビット2.7 GB68–121
Qwen3.5 9B9B · 知能 11.28ビット9.6 GB19–34
Granite 4.2 8B8B · 知能 11.18ビット8.5 GB22–39
Granite 4.2 3B3B · 知能 9.18ビット3.2 GB58–103
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 GB97–173
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · アクティブ 3.5B · 知能 8.96ビット24.4 GB66–117
Gemma 4 E4B8B · 知能 8.98ビット8.5 GB38–68
Ministral 3 8B8.9B · 知能 5.58ビット9.5 GB19–35
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · 知能 4.88ビット4.2 GB44–78
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · アクティブ 3.3B6ビット24.8 GB68–121
GLM-4.7 Flash30B · アクティブ 3B6ビット24.4 GB77–137
Qwen3.6 27B27B4ビット15.2 GB12–22
Gemma 4 26B A4B25.2B · アクティブ 3.8B6ビット20.5 GB60–106
Devstral Small 2 (24B)24B4ビット13.5 GB14–24
Magistral Small 1.2 (2509)24B4ビット13.5 GB14–24
Mistral Small 3.2 (24B)24B4ビット13.5 GB14–24
LFM2.5 24B A2B24B · アクティブ 2B6ビット19.5 GB115–205
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8ビット15.9 GB12–21
Phi-4 (14B)14B8ビット14.9 GB12–22
Gemma 4 12B Unified12B8ビット12.7 GB15–26
Qwen3 8B8.2B8ビット8.7 GB21–38
Llama 3.1 8B Instruct8B8ビット8.5 GB22–39
Gemma 4 E2B5.1B8ビット5.4 GB77–137
Qwen3.5 4B4B8ビット4.3 GB43–76
Phi-4 mini instruct3.8B8ビット4 GB46–82
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8ビット3.4 GB54–96
SmolLM3 3B3B8ビット3.2 GB58–103
LFM2.5 2.6B2.69B8ビット2.9 GB64–113
Qwen3.5 2B2B8ビット2.1 GB88–156
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8ビット1.3 GB142–252
Qwen3.5 0.8B0.8B8ビット0.9 GB205–364
Qwen3 0.6B0.6B8ビット0.6 GB308–547
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · アクティブ 9B · 知能 21.42ビット 品質低め23.1 GB66–117
Qwen3 Coder Next80B · アクティブ 3B · 知能 9.22ビット 品質低め25 GB205–364

動くが遅い 1

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
Llama 3.3 70B Instruct70B2ビット 品質低め21.9 GB8–15

大きすぎる 32

2 ビットでも 36 GB を超えるメモリが必要です。

ほかの Mac

36 GB のすべての Mac（チップを問わず）。

メモリ容量違いの M4 Max：

近いチップ：

直接比較：

PC やグラフィックカードとの比較:

どの Mac や GPU とも比較 · ローカル AI のための M4 Max · ローカル LLM に最適な Mac · すべての Mac

よくある質問

36 GB の M4 Max 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 Qwen3.8 27B です：4ビット、毎秒約 12–22 トークン。快適に動くいちばん大きなモデルは Qwen3.6 35B A3B です。
36 GB の M4 Max で Llama 3.3 70B は動く？
はい、ただし遅めです。2ビット（品質低め） で、毎秒約 8–15 トークンです。
M4 Max での gpt-oss-20b の速さは？
毎秒約 97–173 トークン（ネイティブ 4.25ビット）。チップのメモリ帯域幅 410 GB/s から計算しています。

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。

36 GB の M4 Max で動く LLM は？全モデルと速度