快適に動く 41
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 33.7 | 8ビット | 28.7 GB | 10–17 |
| Qwen3.6 35B A3B35B · アクティブ 3B · 知能 18.2 | 6ビット | 28.4 GB | 115–205 |
| Muse Glimmer 30B29.6B · 知能 17.5 | 6ビット | 24.1 GB | 11–20 |
| Gemma 4 31B30.7B · 知能 14.7 | 6ビット | 24.9 GB | 11–20 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · アクティブ 3B · 知能 12.9 | 8ビット | 31.9 GB | 86–154 |
| Granite 4.2 30B30B · 知能 12.7 | 6ビット | 24.4 GB | 11–20 |
| MiniCPM5 2B2.52B · 知能 12.5 | 8ビット | 2.7 GB | 102–182 |
| Qwen3.5 9B9B · 知能 11.2 | 8ビット | 9.6 GB | 29–51 |
| Granite 4.2 8B8B · 知能 11.1 | 8ビット | 8.5 GB | 33–58 |
| Granite 4.2 3B3B · 知能 9.1 | 8ビット | 3.2 GB | 86–154 |
| 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 GB | 145–259 |
| Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · アクティブ 3.5B · 知能 8.9 | 8ビット | 31.9 GB | 75–133 |
| Gemma 4 E4B8B · 知能 8.9 | 8ビット | 8.5 GB | 58–102 |
| Ministral 3 8B8.9B · 知能 5.5 | 8ビット | 9.5 GB | 29–52 |
| Nemotron 3 Nano 4B3.97B · 知能 4.8 | 8ビット | 4.2 GB | 66–117 |
| Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · アクティブ 3.3B | 8ビット | 32.4 GB | 79–140 |
| GLM-4.7 Flash30B · アクティブ 3B | 8ビット | 31.9 GB | 86–154 |
| Qwen3.6 27B27B | 8ビット | 28.7 GB | 10–17 |
| Gemma 4 26B A4B25.2B · アクティブ 3.8B | 8ビット | 26.8 GB | 69–123 |
| Devstral Small 2 (24B)24B | 8ビット | 25.5 GB | 11–19 |
| Magistral Small 1.2 (2509)24B | 8ビット | 25.5 GB | 11–19 |
| Mistral Small 3.2 (24B)24B | 8ビット | 25.5 GB | 11–19 |
| LFM2.5 24B A2B24B · アクティブ 2B | 8ビット | 25.5 GB | 132–234 |
| Phi-4 Reasoning Vision 15B15B | 8ビット | 15.9 GB | 17–31 |
| Phi-4 (14B)14B | 8ビット | 14.9 GB | 19–33 |
| Gemma 4 12B Unified12B | 8ビット | 12.7 GB | 22–39 |
| Qwen3 8B8.2B | 8ビット | 8.7 GB | 32–56 |
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 8ビット | 8.5 GB | 33–58 |
| Gemma 4 E2B5.1B | 8ビット | 5.4 GB | 115–205 |
| Qwen3.5 4B4B | 8ビット | 4.3 GB | 64–114 |
| Phi-4 mini instruct3.8B | 8ビット | 4 GB | 69–123 |
| Llama 3.2 3B Instruct3.21B | 8ビット | 3.4 GB | 81–144 |
| SmolLM3 3B3B | 8ビット | 3.2 GB | 86–154 |
| LFM2.5 2.6B2.69B | 8ビット | 2.9 GB | 95–169 |
| Qwen3.5 2B2B | 8ビット | 2.1 GB | 132–234 |
| Llama 3.2 1B Instruct1.23B | 8ビット | 1.3 GB | 213–378 |
| Qwen3.5 0.8B0.8B | 8ビット | 0.9 GB | 307–546 |
| Qwen3 0.6B0.6B | 8ビット | 0.6 GB | 461–819 |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · アクティブ 9B · 知能 21.4 | 3ビット 品質低め | 32.4 GB | 71–126 |
| Qwen3 Coder Next80B · アクティブ 3B · 知能 9.2 | 2ビット 品質低め | 25 GB | 307–546 |
| GLM-4.5 Air106B · アクティブ 12B | 2ビット 品質低め | 33.1 GB | 73–129 |
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 Instruct70B | 3ビット 品質低め | 30.6 GB | 9–16 |
ぎりぎり収まる 8
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 |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5 122B A10B122B · アクティブ 10B · 知能 15.6 | 2ビット 品質低め | 38.1 GB | 89–158 |
| Mistral Medium 3.5 (128B)128B · 知能 14.2 | 2ビット 品質低め | 40 GB | 7–12 |
| gpt-oss-120b117B · アクティブ 5.1B · 知能 11.6 | 2ビット 品質低め | 36.6 GB | 173–307 |
| Mistral Small 4 (119B)119B · アクティブ 6.5B · 知能 11.3 | 2ビット 品質低め | 37.2 GB | 138–246 |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · アクティブ 17B · 知能 6.5 | 2ビット 品質低め | 34.1 GB | 52–93 |
| Devstral 2 (123B)123B | 2ビット 品質低め | 38.4 GB | 7–13 |
| Ornith 1.5 122B122B · アクティブ 10B | 2ビット 品質低め | 38.1 GB | 89–158 |
| Nemotron 3 Super 120B A12B120B · アクティブ 12B | 2ビット 品質低め | 37.5 GB | 73–129 |
大きすぎる 23
2 ビットでも 48 GB を超えるメモリが必要です。
- MiMo V2.6 Pro1,020B
- Kimi K32,800B
- MiMo V2.6 Flash309B
- Kimi K2.7 Code1,000B
- Kimi K2.61,000B
- DeepSeek V4.1 Flash 1017552B
- GLM-5.3744B
- GLM-5.3 Flash320B
- Qwen3.8 2.4T A95B2,400B
- Qwen3.8 Flash Next180B
- Muse Spark Open816B
- DeepSeek V4 Pro 08131,600B
- Beam 1.0501B
- MiniMax M3428B
- Inkling Small276B
- Hy3295B
- Inkling975B
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B550B
- Qwen3.5 397B A17B397B
- Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B
- Mistral Large 3 (675B)675B
- DeepSeek V4 Flash 0731284B
- MiniMax M2.7230B
ほかの Mac
48 GB のすべての Mac(チップを問わず)。
メモリ容量違いの M5 Max:
近いチップ:
直接比較:
- M1 Max vs M5 Max
- M3 Ultra vs M5 Max
- M4 Pro vs M5 Max
- M4 Max vs M5 Max
- M5 Pro vs M5 Max
- M5 Max vs M5 Ultra
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 M5 Max · ローカル LLM に最適な Mac · すべての Mac
よくある質問
- 48 GB の M5 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:8ビット、毎秒約 10–17 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。
- 48 GB の M5 Max で Llama 3.3 70B は動く?
- はい、ただし遅めです。3ビット(品質低め) で、毎秒約 9–16 トークンです。
- M5 Max での gpt-oss-20b の速さは?
- 毎秒約 145–259 トークン(ネイティブ 4.25ビット)。チップのメモリ帯域幅 614 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。