쾌적하게 실행 68
컨텍스트 여유를 두고 들어가며, 초당 10토큰 이상입니다.
| 모델 | 버전 | 메모리 | 토큰/초 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017552B · 활성 16B · 지능 45.1 | 4비트 | 311 GB | 60–107 |
| GLM-5.3 Flash320B · 활성 18B · 지능 41.8 | 8비트 | 340 GB | 28–50 |
| Qwen3.8 Flash Next180B · 활성 6B · 지능 39.8 | 8비트 | 191 GB | 84–150 |
| MiMo V2.6 Flash309B · 활성 15B · 지능 37.9 | 네이티브 4.48비트 | 173 GB | 64–114 |
| Qwen3.8 27B27B · 지능 33.7 | 8비트 | 28.7 GB | 19–33 |
| Beam 1.0501B · 활성 23B · 지능 30.3 | 4비트 | 282 GB | 42–74 |
| MiniMax M3428B · 활성 23B · 지능 29.2 | 6비트 | 348 GB | 29–51 |
| Inkling Small276B · 활성 12B · 지능 25.7 | 8비트 | 293 GB | 42–75 |
| Hy3295B · 활성 21B · 지능 25.3 | 8비트 | 313 GB | 24–43 |
| Nemotron 3 Ultra 550B A55B550B · 활성 55B · 지능 22.9 | 4비트 | 309 GB | 17–31 |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 활성 9B · 지능 21.4 | 8비트 | 78.6 GB | 56–100 |
| Qwen3.5 397B A17B397B · 활성 17B · 지능 18.4 | 6비트 | 323 GB | 39–70 |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 활성 3B · 지능 18.2 | 8비트 | 37.2 GB | 169–300 |
| Muse Glimmer 30B29.6B · 지능 17.5 | 8비트 | 31.5 GB | 17–30 |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 활성 10B · 지능 15.6 | 8비트 | 130 GB | 51–91 |
| Gemma 4 31B30.7B · 지능 14.7 | 8비트 | 32.6 GB | 17–29 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 활성 3B · 지능 12.9 | 8비트 | 31.9 GB | 169–300 |
| Granite 4.2 30B30B · 지능 12.7 | 8비트 | 31.9 GB | 17–30 |
| MiniCPM5 2B2.52B · 지능 12.5 | 8비트 | 2.7 GB | 200–356 |
| gpt-oss-120b117B · 활성 5.1B · 지능 11.6 | 네이티브 4.25비트 | 65.3 GB | 200–356 |
| Mistral Small 4 (119B)119B · 활성 6.5B · 지능 11.3 | 8비트 | 126 GB | 78–139 |
| Qwen3.5 9B9B · 지능 11.2 | 8비트 | 9.6 GB | 56–100 |
| Granite 4.2 8B8B · 지능 11.1 | 8비트 | 8.5 GB | 64–113 |
| Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B · 활성 17B · 지능 9.3 | 6비트 | 325 GB | 39–70 |
| Qwen3 Coder Next80B · 활성 3B · 지능 9.2 | 8비트 | 85 GB | 169–300 |
| Granite 4.2 3B3B · 지능 9.1 | 8비트 | 3.2 GB | 169–300 |
| gpt-oss-20b21B · 활성 3.6B · 지능 9 | 네이티브 4.25비트 | 13.8 GB | 284–505 |
| Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 활성 3.5B · 지능 8.9 | 8비트 | 31.9 GB | 146–259 |
| Gemma 4 E4B8B · 지능 8.9 | 8비트 | 8.5 GB | 113–200 |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 활성 17B · 지능 6.5 | 8비트 | 116 GB | 30–53 |
| Ministral 3 8B8.9B · 지능 5.5 | 8비트 | 9.5 GB | 57–101 |
| Nemotron 3 Nano 4B3.97B · 지능 4.8 | 8비트 | 4.2 GB | 129–229 |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 활성 13B | 8비트 | 302 GB | 39–70 |
| MiniMax M2.7230B · 활성 10B | 8비트 | 244 GB | 51–91 |
| Ornith 1.5 122B122B · 활성 10B | 8비트 | 130 GB | 51–91 |
| Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 활성 12B | 8비트 | 128 GB | 42–75 |
| GLM-4.5 Air106B · 활성 12B | 8비트 | 113 GB | 42–75 |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 4비트 | 39.4 GB | 14–24 |
| Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 활성 3.3B | 8비트 | 32.4 GB | 154–274 |
| GLM-4.7 Flash30B · 활성 3B | 8비트 | 31.9 GB | 169–300 |
| Qwen3.6 27B27B | 8비트 | 28.7 GB | 19–33 |
| Gemma 4 26B A4B25.2B · 활성 3.8B | 8비트 | 26.8 GB | 135–240 |
| Devstral Small 2 (24B)24B | 8비트 | 25.5 GB | 21–38 |
| Magistral Small 1.2 (2509)24B | 8비트 | 25.5 GB | 21–38 |
| Mistral Small 3.2 (24B)24B | 8비트 | 25.5 GB | 21–38 |
| LFM2.5 24B A2B24B · 활성 2B | 8비트 | 25.5 GB | 257–457 |
| Phi-4 Reasoning Vision 15B15B | 8비트 | 15.9 GB | 34–60 |
| Phi-4 (14B)14B | 8비트 | 14.9 GB | 36–64 |
| Gemma 4 12B Unified12B | 8비트 | 12.7 GB | 43–76 |
| Qwen3 8B8.2B | 8비트 | 8.7 GB | 62–110 |
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 8비트 | 8.5 GB | 64–113 |
| Gemma 4 E2B5.1B | 8비트 | 5.4 GB | 225–400 |
| Qwen3.5 4B4B | 8비트 | 4.3 GB | 126–223 |
| Phi-4 mini instruct3.8B | 8비트 | 4 GB | 135–240 |
| Llama 3.2 3B Instruct3.21B | 8비트 | 3.4 GB | 159–282 |
| SmolLM3 3B3B | 8비트 | 3.2 GB | 169–300 |
| LFM2.5 2.6B2.69B | 8비트 | 2.9 GB | 186–331 |
| Qwen3.5 2B2B | 8비트 | 2.1 GB | 257–457 |
| Llama 3.2 1B Instruct1.23B | 8비트 | 1.3 GB | 415–738 |
| Qwen3.5 0.8B0.8B | 8비트 | 0.9 GB | 600–1067 |
| Qwen3 0.6B0.6B | 8비트 | 0.6 GB | 900–1600 |
| MiMo V2.6 Pro1,020B · 활성 42B · 지능 46.3 | 2비트 품질 낮음 | 319 GB | 41–73 |
| GLM-5.3744B · 활성 40B · 지능 44.8 | 3비트 품질 낮음 | 326 GB | 31–55 |
| Muse Spark Open816B · 활성 42B · 지능 38.9 | 2비트 품질 낮음 | 255 GB | 41–73 |
| Kimi K2.7 Code1,000B · 활성 32B · 지능 25.8 | 2비트 품질 낮음 | 313 GB | 54–96 |
| Inkling975B · 활성 41B · 지능 25 | 2비트 품질 낮음 | 305 GB | 42–75 |
| Kimi K2.61,000B · 활성 32B | 2비트 품질 낮음 | 313 GB | 54–96 |
| Mistral Large 3 (675B)675B · 활성 41B | 3비트 품질 낮음 | 295 GB | 30–54 |
실행되지만 느림 2
들어가지만 초당 10토큰 미만입니다. 일괄 작업에는 괜찮지만 채팅에는 느립니다.
| 모델 | 버전 | 메모리 | 토큰/초 |
|---|---|---|---|
| Mistral Medium 3.5 (128B)128B · 지능 14.2 | 8비트 | 136 GB | 4–7 |
| Devstral 2 (123B)123B | 8비트 | 131 GB | 4–7 |
너무 큼 3
2비트로도 512GB보다 많은 메모리가 필요합니다.
다른 Mac
칩과 관계없이 512GB인 모든 Mac.
메모리가 더 많거나 적은 M5 Ultra:
가까운 칩:
1:1 비교:
PC와 그래픽 카드와의 비교:
어떤 Mac이나 GPU와도 비교하기 · 로컬 AI를 위한 M5 Ultra · 로컬 LLM에 가장 좋은 Mac · 모든 Mac
자주 묻는 질문
- 512GB M5 Ultra에 가장 좋은 LLM은 무엇인가요?
- Intelligence Index가 공개된 모델 중, 여기서 쾌적하게 실행되는 모델 가운데 점수가 가장 높은 것은 DeepSeek V4.1 Flash 1017입니다. 4비트, 초당 약 60–107토큰.
- 512GB M5 Ultra에서 Llama 3.3 70B를 실행할 수 있나요?
- 네. 4비트, 초당 약 14–24토큰입니다.
- M5 Ultra에서 gpt-oss-20b는 얼마나 빠른가요?
- 초당 약 284–505토큰(네이티브 4.25비트)으로, 칩의 메모리 대역폭 1,200GB/s에서 계산했습니다.
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.