M5 搭載 MacBook Pro はローカル LLM に向いている？

32 GB なら 73 個のオープンモデルのうち 28 個が快適に動き（最大 Qwen3.6 35B A3B）、gpt-oss-20b では毎秒約 36–64 トークンを生成します。M5 のメモリ読み込み速度は 153 GB/s。これが生成の速さを決めます。

AI 用なら、M5 搭載 MacBook Pro のメモリはどれくらい必要？

16 GB なら 20 個のオープンモデルが快適に動き、32 GB なら 28 個（最大 Qwen3.6 35B A3B）です。どのモデルが収まるかはメモリで決まり、あとから増設できません。

M5 搭載 MacBook Pro でローカル AI：メモリ容量別に動く LLM

メモリ容量別

メモリ	快適に動く	快適に動く最大のモデル	gpt-oss-20b
16 GB153 GB/s	20	Gemma 4 12B Unified	43–77 tok/s
24 GB153 GB/s	23	Gemma 4 26B A4B	36–64 tok/s
32 GB153 GB/s	28	Qwen3.6 35B A3B	36–64 tok/s

対象機種：MacBook Pro (14-inch, M5)。すべての機種ですべてのメモリ容量が選べるわけではありません。各機種の構成は Apple の技術仕様で確認できます。

よくある質問

M5 搭載 MacBook Pro はローカル LLM に向いている？: 32 GB なら 73 個のオープンモデルのうち 28 個が快適に動き（最大 Qwen3.6 35B A3B）、gpt-oss-20b では毎秒約 36–64 トークンを生成します。M5 のメモリ読み込み速度は 153 GB/s。これが生成の速さを決めます。
AI 用なら、M5 搭載 MacBook Pro のメモリはどれくらい必要？: 16 GB なら 20 個のオープンモデルが快適に動き、32 GB なら 28 個（最大 Qwen3.6 35B A3B）です。どのモデルが収まるかはメモリで決まり、あとから増設できません。

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直接比較：

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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。