Apa yang boleh dijalankan M3 Max dengan 64 GB?

39 daripada 73 model terbuka berjalan baik padanya. Secara lalai GPU boleh menggunakan kira-kira 48 GB daripada 64 GB, dan ia membaca memori pada 400 GB/s, yang menentukan kelajuan menulisnya. Terdapat dalam: MacBook Pro (14-inch, M3 Pro or M3 Max, Nov 2023), MacBook Pro (16-inch, Nov 2023).

Paling pintar yang berjalan baikQwen3.8 27B4-bit · 15.2 GB · 12–21 tok/sTerbesar yang berjalan baikNemotron 3.5 Bolt 74B A9B4-bit · 41.6 GB · 35–63 tok/sUntuk kodQwen3 Coder 30B A3B Instruct8-bit · 32.4 GB · 51–91 tok/s

Berjalan baik 47

Muat dengan ruang untuk konteks, 10 token sesaat atau lebih.

ModelVersiMemoriToken/s
Qwen3.8 27B27B · Kecerdasan 33.74-bit15.2 GB12–21
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B aktif · Kecerdasan 21.44-bit41.6 GB35–63
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktif · Kecerdasan 18.28-bit37.2 GB56–100
Muse Glimmer 30B29.6B · Kecerdasan 17.54-bit16.7 GB11–19
Gemma 4 31B30.7B · Kecerdasan 14.74-bit17.3 GB10–18
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B aktif · Kecerdasan 12.98-bit31.9 GB56–100
Granite 4.2 30B30B · Kecerdasan 12.74-bit16.9 GB11–19
MiniCPM5 2B2.52B · Kecerdasan 12.58-bit2.7 GB67–119
Qwen3.5 9B9B · Kecerdasan 11.28-bit9.6 GB19–33
Granite 4.2 8B8B · Kecerdasan 11.18-bit8.5 GB21–38
Granite 4.2 3B3B · Kecerdasan 9.18-bit3.2 GB56–100
gpt-oss-20b21B · 3.6B aktif · Kecerdasan 94.25-bit asli13.8 GB95–168
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B aktif · Kecerdasan 8.98-bit31.9 GB49–86
Gemma 4 E4B8B · Kecerdasan 8.98-bit8.5 GB38–67
Ministral 3 8B8.9B · Kecerdasan 5.58-bit9.5 GB19–34
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · Kecerdasan 4.88-bit4.2 GB43–76
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B aktif8-bit32.4 GB51–91
GLM-4.7 Flash30B · 3B aktif8-bit31.9 GB56–100
Qwen3.6 27B27B4-bit15.2 GB12–21
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B aktif8-bit26.8 GB45–80
Devstral Small 2 (24B)24B4-bit13.5 GB13–24
Magistral Small 1.2 (2509)24B4-bit13.5 GB13–24
Mistral Small 3.2 (24B)24B4-bit13.5 GB13–24
LFM2.5 24B A2B24B · 2B aktif8-bit25.5 GB86–152
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8-bit15.9 GB11–20
Phi-4 (14B)14B8-bit14.9 GB12–21
Gemma 4 12B Unified12B8-bit12.7 GB14–25
Qwen3 8B8.2B8-bit8.7 GB21–37
Llama 3.1 8B Instruct8B8-bit8.5 GB21–38
Gemma 4 E2B5.1B8-bit5.4 GB75–133
Qwen3.5 4B4B8-bit4.3 GB42–74
Phi-4 mini instruct3.8B8-bit4 GB45–80
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8-bit3.4 GB53–94
SmolLM3 3B3B8-bit3.2 GB56–100
LFM2.5 2.6B2.69B8-bit2.9 GB62–110
Qwen3.5 2B2B8-bit2.1 GB86–152
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8-bit1.3 GB138–246
Qwen3.5 0.8B0.8B8-bit0.9 GB200–356
Qwen3 0.6B0.6B8-bit0.6 GB300–533
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktif · Kecerdasan 15.62-bit kualiti lebih rendah38.1 GB58–103
gpt-oss-120b117B · 5.1B aktif · Kecerdasan 11.62-bit kualiti lebih rendah36.6 GB113–200
Mistral Small 4 (119B)119B · 6.5B aktif · Kecerdasan 11.32-bit kualiti lebih rendah37.2 GB90–160
Qwen3 Coder Next80B · 3B aktif · Kecerdasan 9.23-bit kualiti lebih rendah35 GB138–246
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B aktif · Kecerdasan 6.52-bit kualiti lebih rendah34.1 GB34–60
Ornith 1.5 122B122B · 10B aktif2-bit kualiti lebih rendah38.1 GB58–103
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B aktif2-bit kualiti lebih rendah37.5 GB47–84
GLM-4.5 Air106B · 12B aktif2-bit kualiti lebih rendah33.1 GB47–84

Berjalan, tetapi perlahan 3

Muat, tetapi di bawah 10 token sesaat: sesuai untuk kerja kelompok, perlahan untuk sembang.

ModelVersiMemoriToken/s
Llama 3.3 70B Instruct70B4-bit39.4 GB5–8
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Kecerdasan 14.22-bit kualiti lebih rendah40 GB5–8
Devstral 2 (123B)123B2-bit kualiti lebih rendah38.4 GB5–8

Terlalu besar 23

Memerlukan lebih daripada 64 GB memori, walaupun pada 2 bit.

Mac lain

Semua Mac dengan 64 GB, daripada mana-mana cip.

M3 Max dengan memori lebih atau kurang:

Cip berdekatan:

Bersemuka:

Bandingkan dengan mana-mana Mac atau GPU · M3 Max untuk AI tempatan · Mac terbaik untuk LLM tempatan · Semua Mac

Soalan

Apakah LLM terbaik untuk M3 Max dengan 64 GB?
Antara model yang mempunyai skor Intelligence Index yang diterbitkan, Qwen3.8 27B mendapat skor tertinggi dalam kalangan yang berjalan baik di sini: 4-bit, kira-kira 12–21 token sesaat. Yang terbesar yang berjalan baik ialah Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B.
Bolehkah M3 Max dengan 64 GB menjalankan Llama 3.3 70B?
Ya, tetapi perlahan: 4-bit, kira-kira 5–8 token sesaat.
Sepantas mana gpt-oss-20b pada M3 Max?
Kira-kira 95–168 token sesaat (4.25-bit asli), daripada lebar jalur memori cip sebanyak 400 GB/s.

Jalankan dengan MLX Harness (percuma, sumber terbuka) atau mlx-lm daripada Apple dalam Terminal: langkah demi langkah.

Cara ia dikira

Memori: parameter model pada 8, 6, 4, 3 atau 2 bit setiap pemberat serta skala kumpulan MLX (setengah bit setiap pemberat), atau format aslinya, dengan ruang untuk konteks di atasnya. Secara lalai macOS membenarkan GPU menggunakan kira-kira 75% memori bersatu. Kelajuan: lebar jalur memori dibahagikan dengan bait yang dibaca bagi setiap token ialah had atas untuk satu perbualan; dalam penanda aras Apple Silicon awam llama.cpp, larian sebenar mencapai kira-kira 45% hingga 80% daripadanya, dan julat itulah yang ditunjukkan. Ini anggaran, bukan ukuran: ukur Mac anda sendiri di MLX Bench. Angka model daripada kad model rasmi setiap model, angka cip daripada Spesifikasi Teknikal Apple. Disemak 2026-10-19. Data yang sama seperti mlx.app/compare.

LLM apa yang boleh dijalankan M3 Max 64 GB? Model dan kelajuan