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48GB Mac에 가장 좋은 LLM.

오픈 모델 73개 중 38개가 48GB에서 쾌적하게 실행됩니다. GPU는 기본적으로 그중 약 36GB를 쓸 수 있습니다. 속도는 칩에 따라 M4 Pro의 273GB/s부터 M5 Max의 614GB/s까지입니다.

쾌적하게 실행되는 가장 똑똑한 모델Qwen3.8 27B8비트 · 28.7 GB · 4–17 tok/s쾌적하게 실행되는 가장 큰 모델Qwen3.6 35B A3B6비트 · 28.4 GB · 51–205 tok/s코딩용Qwen3 Coder 30B A3B Instruct8비트 · 32.4 GB · 35–140 tok/s

48GB Mac

M3~M5의 칩 5종에 48GB 구성이 있습니다. 칩을 열면 각각의 목록과 속도를 볼 수 있습니다.

쾌적하게 실행 41

컨텍스트 여유를 두고 들어가며, M5 Max에서 초당 10토큰 이상입니다.

모델버전메모리M4 ProM5 Max
Qwen3.8 27B27B · 지능 33.78비트28.7 GB4–810–17
Qwen3.6 35B A3B35B · 활성 3B · 지능 18.26비트28.4 GB51–91115–205
Muse Glimmer 30B29.6B · 지능 17.56비트24.1 GB4–711–20
Gemma 4 31B30.7B · 지능 14.76비트24.9 GB4–711–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 활성 3B · 지능 12.98비트31.9 GB38–6886–154
Granite 4.2 30B30B · 지능 12.76비트24.4 GB4–711–20
MiniCPM5 2B2.52B · 지능 12.58비트2.7 GB45–81102–182
Qwen3.5 9B9B · 지능 11.28비트9.6 GB13–2329–51
Granite 4.2 8B8B · 지능 11.18비트8.5 GB14–2633–58
Granite 4.2 3B3B · 지능 9.18비트3.2 GB38–6886–154
gpt-oss-20b21B · 활성 3.6B · 지능 9네이티브 4.25비트13.8 GB65–115145–259
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 활성 3.5B · 지능 8.98비트31.9 GB33–5975–133
Gemma 4 E4B8B · 지능 8.98비트8.5 GB26–4658–102
Ministral 3 8B8.9B · 지능 5.58비트9.5 GB13–2329–52
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · 지능 4.88비트4.2 GB29–5266–117
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 활성 3.3B8비트32.4 GB35–6279–140
GLM-4.7 Flash30B · 활성 3B8비트31.9 GB38–6886–154
Qwen3.6 27B27B8비트28.7 GB4–810–17
Gemma 4 26B A4B25.2B · 활성 3.8B8비트26.8 GB31–5569–123
Devstral Small 2 (24B)24B8비트25.5 GB5–911–19
Magistral Small 1.2 (2509)24B8비트25.5 GB5–911–19
Mistral Small 3.2 (24B)24B8비트25.5 GB5–911–19
LFM2.5 24B A2B24B · 활성 2B8비트25.5 GB59–104132–234
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8비트15.9 GB10–1817–31
Phi-4 (14B)14B8비트14.9 GB11–1919–33
Gemma 4 12B Unified12B8비트12.7 GB10–1722–39
Qwen3 8B8.2B8비트8.7 GB14–2532–56
Llama 3.1 8B Instruct8B8비트8.5 GB14–2633–58
Gemma 4 E2B5.1B8비트5.4 GB51–91115–205
Qwen3.5 4B4B8비트4.3 GB29–5164–114
Phi-4 mini instruct3.8B8비트4 GB31–5569–123
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8비트3.4 GB36–6481–144
SmolLM3 3B3B8비트3.2 GB38–6886–154
LFM2.5 2.6B2.69B8비트2.9 GB42–7595–169
Qwen3.5 2B2B8비트2.1 GB59–104132–234
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8비트1.3 GB95–168213–378
Qwen3.5 0.8B0.8B8비트0.9 GB137–243307–546
Qwen3 0.6B0.6B8비트0.6 GB205–364461–819
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 활성 9B · 지능 21.43비트 품질 낮음32.4 GB32–5671–126
Qwen3 Coder Next80B · 활성 3B · 지능 9.22비트 품질 낮음25 GB137–243307–546
GLM-4.5 Air106B · 활성 12B2비트 품질 낮음33.1 GB32–5773–129

실행되지만 느림 1

들어가지만 초당 10토큰 미만입니다. 일괄 작업에는 괜찮지만 채팅에는 느립니다.

모델버전메모리M4 ProM5 Max
Llama 3.3 70B Instruct70B3비트 품질 낮음30.6 GB4–79–16

겨우 들어감 8

메모리를 거의 다 씁니다. GPU 메모리 한도를 올리고 컨텍스트를 짧게 유지하세요.

모델버전메모리M4 ProM5 Max
Qwen3.5 122B A10B122B · 활성 10B · 지능 15.62비트 품질 낮음38.1 GB40–7089–158
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · 지능 14.22비트 품질 낮음40 GB3–57–12
gpt-oss-120b117B · 활성 5.1B · 지능 11.62비트 품질 낮음36.6 GB77–137173–307
Mistral Small 4 (119B)119B · 활성 6.5B · 지능 11.32비트 품질 낮음37.2 GB61–109138–246
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 활성 17B · 지능 6.52비트 품질 낮음34.1 GB23–4152–93
Devstral 2 (123B)123B2비트 품질 낮음38.4 GB3–67–13
Ornith 1.5 122B122B · 활성 10B2비트 품질 낮음38.1 GB40–7089–158
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 활성 12B2비트 품질 낮음37.5 GB32–5773–129

너무 큼 23

2비트로도 48GB보다 많은 메모리가 필요합니다.

자주 묻는 질문

48GB Mac에 가장 좋은 LLM은 무엇인가요?
Intelligence Index가 공개된 모델 중, 48GB에서 쾌적하게 실행되는 모델 가운데 점수가 가장 높은 것은 Qwen3.8 27B입니다(8비트). 쾌적하게 실행되는 가장 큰 모델은 Qwen3.6 35B A3B입니다. 코딩용으로는 Qwen3 Coder 30B A3B Instruct.
Mac에서 로컬 AI를 쓰기에 48GB면 충분한가요?
여기 있는 오픈 모델 73개 중 38개가 4비트 이상에서 쾌적하게 실행됩니다. macOS는 기본적으로 GPU가 그중 약 36GB를 쓰도록 허용하며, 모델과 컨텍스트가 그 안에 들어가야 합니다.
48GB Mac에서 gpt-oss-20b를 실행할 수 있나요?
네. 네이티브 4.25비트에서 M4 Pro는 초당 약 65–115토큰, M5 Max는 145–259토큰입니다.

다른 용량: 8 GB · 16 GB · 18 GB · 24 GB · 32 GB · 36 GB · 48 GB · 64 GB · 96 GB · 128 GB · 192 GB · 256 GB · 512 GB

MLX Harness(무료, 오픈 소스)나 터미널에서 Apple의 mlx-lm으로 실행하세요: 단계별 안내.

계산 방법

메모리: 모델 파라미터를 가중치당 8, 6, 4, 3, 2비트로 계산하고 MLX의 그룹 스케일(가중치당 0.5비트)을 더하거나 네이티브 형식 그대로 계산한 뒤, 컨텍스트를 위한 여유를 더했습니다. macOS는 기본적으로 GPU가 통합 메모리의 약 75%를 쓰도록 허용합니다. 속도: 메모리 대역폭을 토큰당 읽는 바이트 수로 나눈 값이 한 대화의 상한입니다. llama.cpp의 Apple Silicon 공개 벤치마크에서 실제 속도는 그 상한의 약 45~80%였고, 여기 표시한 범위가 바로 그 값입니다. 측정값이 아닌 추정값이니, 내 Mac은 MLX Bench에서 직접 측정해 보세요. 모델 수치는 각 공식 모델 카드, 칩 수치는 Apple 기술 사양에서 가져왔습니다. 2026-10-19 확인. mlx.app/compare와 같은 데이터입니다.

48GB Mac에 가장 좋은 로컬 LLM(M3~M5): 실행되는 모델과 속도