Qwen3.5 122B A10B は Mac で動く?

はい、128 GB 以上のユニファイドメモリがあれば動きます。Qwen3.5 122B A10B のパラメータ数は 122B で、トークンごとに使われるのはそのうち 10B。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74.1 GB重み 68.6 GB + コンテキスト
最小構成の Mac128 GB4ビット · 23 通りの Mac 構成
最速の Mac64–114トークン/秒 · M2 Ultra 128 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130 GB140 GB192 GB
6ビット99.1 GB107 GB192 GB
4ビット68.6 GB74.1 GB128 GB
3ビット 品質低め53.4 GB57.7 GB96 GB
2ビット 品質低め38.1 GB41.1 GB64 GB

すべての Apple チップで

各チップで Qwen3.5 122B A10B 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 Ultra256 GB8ビット 快適51–91
M5 Max128 GB4ビット 快適49–88
M5 Pro64 GB2ビット 快適45–79
M5収まる容量なし大きすぎ–
M4 Max128 GB4ビット 快適44–78
M4 Pro64 GB2ビット 快適40–70
M4収まる容量なし大きすぎ–
M3 Ultra256 GB8ビット 快適35–62
M3 Max128 GB4ビット 快適32–57
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 Ultra128 GB4ビット 快適64–114
M2 Max64 GB2ビット 快適58–103
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 Ultra128 GB4ビット 快適64–114
M1 Max64 GB2ビット 快適58–103
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。Qwen3.5 122B A10B 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/Qwen3.5-122B-A10B-4bitビルド:Hugging Face の mlx-community/Qwen3.5-122B-A10B-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

Qwen3.5 122B A10B について

開発元Qwen (Alibaba)
パラメータ合計 122B · アクティブ 10B(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2026-02
入力テキストと画像
知能Artificial Analysis Intelligence Index で 15.6
重みQwen/Qwen3.5-122B-A10B

よくある質問

Qwen3.5 122B A10B にはどれくらいのメモリが必要?
4ビット で重みが約 68.6 GB、これにコンテキスト用の余裕を足して合計 74.1 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 128 GB 以上のユニファイドメモリが必要です。
Qwen3.5 122B A10B 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 128 GB の M2 Ultra で、毎秒約 64–114 トークン(4ビット)。動かせる最小構成は 128 GB の M2 Ultra で、毎秒約 64–114 トークンです。
Qwen3.5 122B A10B 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 122B 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 10B 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: Qwen3.5 122B A10B Qwen3.5 122B A10B 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/qwen3.5-122b-a10b.svg)](https://mlx.app/run/qwen3.5-122b-a10b)

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。

Qwen3.5 122B A10B は Mac で動く?全 Apple チップのメモリと速度