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24 GB の M5 Pro で何が動く？

73 個のオープンモデルのうち 28 個が快適に動きます。GPU は標準で 24 GB のうち約 18 GB を使え、メモリの読み込み速度は 307 GB/s。これが生成の速さを決めます。搭載モデル：MacBook Pro (14-inch, M5 Pro or M5 Max), MacBook Pro (16-inch, M5 Pro or M5 Max), Mac mini (M6 or M5 Pro)。

快適に動く中でいちばん賢いMiniCPM5 2B8ビット · 2.7 GB · 51–91 tok/s快適に動く中でいちばん大きいGemma 4 26B A4B4ビット · 14.2 GB · 66–117 tok/sコード向けDevstral Small 2 (24B)4ビット · 13.5 GB · 10–18 tok/s

快適に動く 36

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 GB51–91
Qwen3.5 9B9B · 知能 11.28ビット9.6 GB14–26
Granite 4.2 8B8B · 知能 11.18ビット8.5 GB16–29
Granite 4.2 3B3B · 知能 9.18ビット3.2 GB43–77
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 GB73–129
Gemma 4 E4B8B · 知能 8.98ビット8.5 GB29–51
Ministral 3 8B8.9B · 知能 5.58ビット9.5 GB15–26
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · 知能 4.88ビット4.2 GB33–58
Gemma 4 26B A4B25.2B · アクティブ 3.8B4ビット14.2 GB66–117
Devstral Small 2 (24B)24B4ビット13.5 GB10–18
Magistral Small 1.2 (2509)24B4ビット13.5 GB10–18
Mistral Small 3.2 (24B)24B4ビット13.5 GB10–18
LFM2.5 24B A2B24B · アクティブ 2B4ビット13.5 GB126–223
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B6ビット12.2 GB11–20
Phi-4 (14B)14B6ビット11.4 GB12–22
Gemma 4 12B Unified12B8ビット12.7 GB11–19
Qwen3 8B8.2B8ビット8.7 GB16–28
Llama 3.1 8B Instruct8B8ビット8.5 GB16–29
Gemma 4 E2B5.1B8ビット5.4 GB58–102
Qwen3.5 4B4B8ビット4.3 GB32–57
Phi-4 mini instruct3.8B8ビット4 GB35–61
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8ビット3.4 GB41–72
SmolLM3 3B3B8ビット3.2 GB43–77
LFM2.5 2.6B2.69B8ビット2.9 GB48–85
Qwen3.5 2B2B8ビット2.1 GB66–117
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8ビット1.3 GB106–189
Qwen3.5 0.8B0.8B8ビット0.9 GB154–273
Qwen3 0.6B0.6B8ビット0.6 GB230–409
Qwen3.6 35B A3B35B · アクティブ 3B · 知能 18.23ビット 品質低め15.3 GB106–189
Muse Glimmer 30B29.6B · 知能 17.53ビット 品質低め13 GB11–19
Gemma 4 31B30.7B · 知能 14.73ビット 品質低め13.4 GB10–18
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · アクティブ 3B · 知能 12.93ビット 品質低め13.1 GB106–189
Granite 4.2 30B30B · 知能 12.73ビット 品質低め13.1 GB11–19
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · アクティブ 3.5B · 知能 8.93ビット 品質低め13.1 GB92–164
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · アクティブ 3.3B3ビット 品質低め13.3 GB99–175
GLM-4.7 Flash30B · アクティブ 3B3ビット 品質低め13.1 GB106–189

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トークン/秒
Qwen3.8 27B27B · 知能 33.74ビット15.2 GB9–16
Qwen3.6 27B27B4ビット15.2 GB9–16

大きすぎる 35

2 ビットでも 24 GB を超えるメモリが必要です。

ほかの Mac

24 GB のすべての Mac（チップを問わず）。

メモリ容量違いの M5 Pro：

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 M5 Pro · ローカル LLM に最適な Mac · すべての Mac

よくある質問

24 GB の M5 Pro 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 51–91 トークン。快適に動くいちばん大きなモデルは Gemma 4 26B A4B です。
24 GB の M5 Pro 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 18 GB を超えます。
M5 Pro での gpt-oss-20b の速さは？
毎秒約 73–129 トークン（ネイティブ 4.25ビット）。チップのメモリ帯域幅 307 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。

24 GB の M5 Pro で動く LLM は？全モデルと速度