24 GB असलेला M6 काय चालवू शकतो?

त्यावर 73 पैकी 24 ओपन मॉडेल चांगली चालतात. डिफॉल्टनुसार GPU त्याच्या 24 GB पैकी सुमारे 18 GB वापरू शकतो, आणि तो 170 GB/s ने मेमरी वाचतो, त्यावरून तो किती वेगाने लिहितो ते ठरते. यात मिळतो: Mac mini (M6 or M5 Pro).

चांगले चालणारे सर्वात हुशारMiniCPM5 2B8-बिट · 2.7 GB · 28–50 tok/sचांगले चालणारे सर्वात मोठेGemma 4 26B A4B4-बिट · 14.2 GB · 36–65 tok/s

चांगली चालतात 29

कॉन्टेक्स्टसाठी जागा ठेवून बसतात, सेकंदाला 10 किंवा जास्त टोकनच्या वेगाने.

मॉडेलआवृत्तीमेमरीटोकन/सेकंद
MiniCPM5 2B2.52B · इंटेलिजन्स 12.58-बिट2.7 GB28–50
Qwen3.5 9B9B · इंटेलिजन्स 11.26-बिट7.3 GB10–19
Granite 4.2 8B8B · इंटेलिजन्स 11.16-बिट6.5 GB12–21
Granite 4.2 3B3B · इंटेलिजन्स 9.18-बिट3.2 GB24–43
gpt-oss-20b21B · 3.6B सक्रिय · इंटेलिजन्स 9नेटिव्ह 4.25-बिट13.8 GB40–72
Gemma 4 E4B8B · इंटेलिजन्स 8.98-बिट8.5 GB16–28
Ministral 3 8B8.9B · इंटेलिजन्स 5.56-बिट7.2 GB11–19
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · इंटेलिजन्स 4.88-बिट4.2 GB18–32
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B सक्रिय4-बिट14.2 GB36–65
LFM2.5 24B A2B24B · 2B सक्रिय4-बिट13.5 GB70–124
Phi-4 (14B)14B4-बिट7.9 GB10–17
Gemma 4 12B Unified12B4-बिट6.7 GB11–20
Qwen3 8B8.2B6-बिट6.7 GB11–20
Llama 3.1 8B Instruct8B6-बिट6.5 GB12–21
Gemma 4 E2B5.1B8-बिट5.4 GB32–57
Qwen3.5 4B4B8-बिट4.3 GB18–32
Phi-4 mini instruct3.8B8-बिट4 GB19–34
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8-बिट3.4 GB23–40
SmolLM3 3B3B8-बिट3.2 GB24–43
LFM2.5 2.6B2.69B8-बिट2.9 GB26–47
Qwen3.5 2B2B8-बिट2.1 GB36–65
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8-बिट1.3 GB59–105
Qwen3.5 0.8B0.8B8-बिट0.9 GB85–151
Qwen3 0.6B0.6B8-बिट0.6 GB128–227
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B सक्रिय · इंटेलिजन्स 18.23-बिट कमी गुणवत्ता15.3 GB59–105
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B सक्रिय · इंटेलिजन्स 12.93-बिट कमी गुणवत्ता13.1 GB59–105
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B सक्रिय · इंटेलिजन्स 8.93-बिट कमी गुणवत्ता13.1 GB51–91
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B सक्रिय3-बिट कमी गुणवत्ता13.3 GB55–97
GLM-4.7 Flash30B · 3B सक्रिय3-बिट कमी गुणवत्ता13.1 GB59–105

चालतात, पण हळू 9

बसतात, पण सेकंदाला 10 टोकनपेक्षा कमी: बॅच कामासाठी ठीक, चॅटसाठी हळू.

मॉडेलआवृत्तीमेमरीटोकन/सेकंद
Qwen3.8 27B27B · इंटेलिजन्स 33.74-बिट15.2 GB5–9
Qwen3.6 27B27B4-बिट15.2 GB5–9
Devstral Small 2 (24B)24B4-बिट13.5 GB6–10
Magistral Small 1.2 (2509)24B4-बिट13.5 GB6–10
Mistral Small 3.2 (24B)24B4-बिट13.5 GB6–10
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8-बिट15.9 GB5–9
Muse Glimmer 30B29.6B · इंटेलिजन्स 17.53-बिट कमी गुणवत्ता13 GB6–10
Gemma 4 31B30.7B · इंटेलिजन्स 14.73-बिट कमी गुणवत्ता13.4 GB6–10
Granite 4.2 30B30B · इंटेलिजन्स 12.73-बिट कमी गुणवत्ता13.1 GB6–10

खूप मोठी 35

24 GB पेक्षा जास्त मेमरी लागते, अगदी 2 बिटलाही.

इतर Mac

24 GB असलेला प्रत्येक Mac, कोणत्याही चिपसह.

कमी किंवा जास्त मेमरीसह M6:

जवळच्या चिप:

समोरासमोर:

त्याची तुलना कोणत्याही Mac किंवा GPU शी करा · लोकल AI साठी M6 · लोकल LLM साठी सर्वोत्तम Mac · प्रत्येक Mac

प्रश्न

24 GB असलेल्या M6 साठी सर्वोत्तम LLM कोणते?
ज्या मॉडेलचा Intelligence Index प्रकाशित आहे, त्यांपैकी इथे चांगल्या चालणाऱ्यांमध्ये MiniCPM5 2B चा स्कोअर सर्वात जास्त आहे: 8-बिट, सेकंदाला सुमारे 28–50 टोकन. चांगले चालणारे सर्वात मोठे मॉडेल Gemma 4 26B A4B आहे.
24 GB असलेला M6 Llama 3.3 70B चालवू शकतो का?
नाही: 2 बिटलाही त्याला GPU डिफॉल्टनुसार वापरू शकतो त्या 18 GB पेक्षा जास्त लागते.
M6 वर gpt-oss-20b किती वेगाने चालते?
सेकंदाला सुमारे 40–72 टोकन (नेटिव्ह 4.25-बिट), चिपच्या 170 GB/s मेमरी बँडविड्थवरून.

ही मॉडेल MLX Harness (मोफत, ओपन सोर्स) ने किंवा Terminal मध्ये Apple च्या mlx-lm ने चालवा: टप्प्याटप्प्याने.

हिशोब कसा केला

मेमरी: मॉडेलचे पॅरामीटर प्रति वेट 8, 6, 4, 3 किंवा 2 बिटला, शिवाय MLX चे ग्रुप स्केल (प्रति वेट अर्धा बिट), किंवा त्याचा नेटिव्ह फॉरमॅट, आणि वर कॉन्टेक्स्टसाठी जागा. डिफॉल्टनुसार macOS GPU ला युनिफाइड मेमरीपैकी सुमारे 75% वापरू देते. वेग: मेमरी बँडविड्थला प्रत्येक टोकनसाठी वाचल्या जाणाऱ्या बाइटने भागल्यास एका संभाषणाची कमाल मर्यादा मिळते; llama.cpp च्या सार्वजनिक Apple Silicon बेंचमार्क मध्ये प्रत्यक्ष रन त्याच्या सुमारे 45% ते 80% पर्यंत पोहोचतात, आणि हीच रेंज दाखवली आहे. हे अंदाज आहेत, मोजमाप नाही: तुमचा Mac MLX Bench वर मोजा. मॉडेलचे आकडे प्रत्येक अधिकृत मॉडेल कार्डमधून, चिपचे आकडे Apple च्या Tech Specs मधून. 2026-10-19 रोजी तपासले. mlx.app/compare वरचाच डेटा.

24 GB असलेला M6 कोणती LLM चालवू शकतो? मॉडेल आणि वेग