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Qwen3 Coder 30B A3B Instruct は Mac で動く？

はい、32 GB 以上のユニファイドメモリがあれば動きます。Qwen3 Coder 30B A3B Instruct のパラメータ数は 30.5B で、トークンごとに使われるのはそのうち 3.3B。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18.7 GB重み 17.2 GB + コンテキスト
最小構成の Mac32 GB4ビット · 55 通りの Mac 構成
最速の Mac154–274トークン/秒 · M5 Ultra 96 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32.4 GB35 GB48 GB
6ビット24.8 GB26.8 GB36 GB
4ビット17.2 GB18.7 GB32 GB
3ビット 品質低め13.3 GB14.8 GB24 GB
2ビット 品質低め9.5 GB11 GB16 GB

すべての Apple チップで

各チップで Qwen3 Coder 30B A3B 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
M632 GB4ビット 快適40–72
M5 Ultra96 GB8ビット 快適154–274
M5 Max36 GB6ビット 快適77–136
M5 Pro48 GB8ビット 快適39–70
M532 GB4ビット 快適36–64
M4 Max36 GB6ビット 快適68–121
M4 Pro48 GB8ビット 快適35–62
M432 GB4ビット 快適28–51
M3 Ultra96 GB8ビット 快適105–187
M3 Max36 GB6ビット 快適50–89
M3 Pro36 GB6ビット 快適25–44
M316 GB2ビット 快適45–80
M2 Ultra64 GB8ビット 快適103–183
M2 Max32 GB4ビット 快適95–168
M2 Pro32 GB4ビット 快適47–84
M216 GB2ビット 快適45–80
M1 Ultra64 GB8ビット 快適103–183
M1 Max32 GB4ビット 快適95–168
M1 Pro32 GB4ビット 快適47–84
M116 GB2ビット 快適31–54

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。Qwen3 Coder 30B A3B 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/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-4bitビルド：Hugging Face の mlx-community/Qwen3-Coder-30B-A3B-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

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct について

開発元Qwen (Alibaba)
パラメータ合計 30.5B · アクティブ 3.3B（Mixture of Experts）
コンテキスト256K トークン
ライセンスApache-2.0
公開日2025-07
入力テキスト
重みQwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct

よくある質問

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct にはどれくらいのメモリが必要？
4ビット で重みが約 17.2 GB、これにコンテキスト用の余裕を足して合計 18.7 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 32 GB 以上のユニファイドメモリが必要です。
Qwen3 Coder 30B A3B 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 96 GB の M5 Ultra で、毎秒約 154–274 トークン（8ビット）。動かせる最小構成は 32 GB の M2 Max で、毎秒約 95–168 トークンです。
Qwen3 Coder 30B A3B 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 30.5B 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 3.3B 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。

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モデルカードや README に

Runs on a Mac: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct Qwen3 Coder 30B A3B 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/qwen3-coder-30b-a3b.svg)](https://mlx.app/run/qwen3-coder-30b-a3b)

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。

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct は Mac で動く？全 Apple チップのメモリと速度