M3 탑재 MacBook Air, 로컬 LLM에 적합한가요?

24GB라면 오픈 모델 73개 중 20개가 쾌적하게 실행되고(최대 Gemma 4 26B A4B), gpt-oss-20b 실행 시 초당 약 24–42토큰을 생성합니다. M3 칩은 메모리를 100GB/s로 읽으며, 이 속도가 생성 속도를 정합니다.

AI용 M3 탑재 MacBook Air, 메모리는 얼마나 필요한가요?

8GB에서는 오픈 모델 16개, 24GB에서는 20개가 쾌적하게 실행되며 최대 Gemma 4 26B A4B까지 돌아갑니다. 어떤 모델이 들어가는지는 메모리가 정하고, 나중에 업그레이드할 수 없습니다.

로컬 AI용 M3 탑재 MacBook Air: 메모리별로 실행되는 LLM

메모리 용량별

메모리	쾌적 실행	쾌적하게 실행되는 가장 큰 모델	gpt-oss-20b
8 GB100 GB/s	16	Granite 4.2 8B	너무 큼
16 GB100 GB/s	17	Qwen3 8B	28–50 tok/s
24 GB100 GB/s	20	Gemma 4 26B A4B	24–42 tok/s

해당 기종: MacBook Air (13-inch, M3, 2024), MacBook Air (15-inch, M3, 2024). 모든 기종에 모든 메모리 용량이 제공되지는 않습니다. 기종별 구성은 Apple 기술 사양에서 확인할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

M3 탑재 MacBook Air, 로컬 LLM에 적합한가요?: 24GB라면 오픈 모델 73개 중 20개가 쾌적하게 실행되고(최대 Gemma 4 26B A4B), gpt-oss-20b 실행 시 초당 약 24–42토큰을 생성합니다. M3 칩은 메모리를 100GB/s로 읽으며, 이 속도가 생성 속도를 정합니다.
AI용 M3 탑재 MacBook Air, 메모리는 얼마나 필요한가요?: 8GB에서는 오픈 모델 16개, 24GB에서는 20개가 쾌적하게 실행되며 최대 Gemma 4 26B A4B까지 돌아갑니다. 어떤 모델이 들어가는지는 메모리가 정하고, 나중에 업그레이드할 수 없습니다.

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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.