Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct は Mac で動く?

はい、512 GB 以上のユニファイドメモリがあれば動きます。Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct のパラメータ数は 400B で、トークンごとに使われるのはそのうち 17B。精度ごとに必要なメモリと、各 Apple チップでの速度をまとめました。

4ビット のメモリ243 GB重み 225 GB + コンテキスト
最小構成の Mac512 GB6ビット · 5 通りの Mac 構成
最速の Mac39–70トークン/秒 · M5 Ultra 512 GB(推定)

精度ごとのメモリ

バージョン重みコンテキスト込み最小構成の Mac
8ビット425 GB459 GBどの Mac よりも大きい
6ビット325 GB351 GB512 GB
4ビット225 GB243 GB512 GB
3ビット 品質低め175 GB189 GB256 GB
2ビット 品質低め125 GB135 GB192 GB

すべての Apple チップで

各チップで Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct が動く最小のメモリ容量、そこに収まる最適なバージョン、期待できる生成速度です。

チップ必要量バージョントークン/秒
M6収まる容量なし大きすぎ–
M5 Ultra512 GB6ビット 快適39–70
M5 Max収まる容量なし大きすぎ–
M5 Pro収まる容量なし大きすぎ–
M5収まる容量なし大きすぎ–
M4 Max収まる容量なし大きすぎ–
M4 Pro収まる容量なし大きすぎ–
M4収まる容量なし大きすぎ–
M3 Ultra512 GB6ビット 快適27–47
M3 Max収まる容量なし大きすぎ–
M3 Pro収まる容量なし大きすぎ–
M3収まる容量なし大きすぎ–
M2 Ultra192 GB2ビット 快適68–121
M2 Max収まる容量なし大きすぎ–
M2 Pro収まる容量なし大きすぎ–
M2収まる容量なし大きすぎ–
M1 Ultra収まる容量なし大きすぎ–
M1 Max収まる容量なし大きすぎ–
M1 Pro収まる容量なし大きすぎ–
M1収まる容量なし大きすぎ–

動かし方

  1. いちばん簡単な方法:無料でオープンソースの MLX Harness をダウンロードします。Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct を検索し、お使いの Mac に合うバージョンをダウンロードすれば、すぐにチャットできます。OpenAI 互換 API で、ほかのアプリにモデルを提供することもできます。MLX Harness をダウンロード無料 · Apple Silicon · macOS 14.5 以降
  2. ターミナルで Apple の MLX を使う:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-4bitビルド:Hugging Face の mlx-community/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-4bit。ほかの精度も同じ場所にあります。

手順:Mac で LLM をダウンロードして動かす · MLX Harness の使い方 · MLX、Ollama、llama.cpp の比較

Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct について

開発元Meta
パラメータ合計 400B · アクティブ 17B(Mixture of Experts)
コンテキスト1M トークン
ライセンスLlama 4 Community License
公開日2025-04
入力テキストと画像
知能Artificial Analysis Intelligence Index で 9.3
重みmeta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct

よくある質問

Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct にはどれくらいのメモリが必要?
4ビット で重みが約 225 GB、これにコンテキスト用の余裕を足して合計 243 GB です。macOS は標準でユニファイドメモリの約 75% を GPU に使わせるため、Mac では 512 GB 以上のユニファイドメモリが必要です。
Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct は Mac でどれくらい速い?
生成速度はメモリ帯域幅で決まります。ここで最速なのは 512 GB の M5 Ultra で、毎秒約 39–70 トークン(6ビット)。動かせる最小構成は 512 GB の M5 Ultra で、毎秒約 39–70 トークンです。
Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct がサイズのわりに速いのはなぜ?
Mixture of Experts(MoE)モデルだからです。メモリには 400B のパラメータを置きますが、トークンごとに読み込むのは 17B だけなので、はるかに小さなモデル並みの速度で生成します。

似たモデル

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モデルカードや README に

Runs on a Mac: Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct が快適に動く最小構成の Mac を表示し、このページにリンクします。

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/llama-4-maverick.svg)](https://mlx.app/run/llama-4-maverick)

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。

Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct は Mac で動く?全 Apple チップのメモリと速度