Apa yang boleh dijalankan M3 Ultra dengan 96 GB?

43 daripada 73 model terbuka berjalan baik padanya. Secara lalai GPU boleh menggunakan kira-kira 72 GB daripada 96 GB, dan ia membaca memori pada 819 GB/s, yang menentukan kelajuan menulisnya. Terdapat dalam: Mac Studio (2025).

Paling pintar yang berjalan baikQwen3.8 27B8-bit · 28.7 GB · 13–23 tok/sTerbesar yang berjalan baikgpt-oss-120b4.25-bit asli · 65.3 GB · 137–243 tok/sUntuk kodQwen3 Coder Next6-bit · 65 GB · 154–273 tok/s

Berjalan baik 48

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

ModelVersiMemoriToken/s
Qwen3.8 27B27B · Kecerdasan 33.78-bit28.7 GB13–23
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B aktif · Kecerdasan 21.46-bit60.1 GB50–90
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktif · Kecerdasan 18.28-bit37.2 GB115–205
Muse Glimmer 30B29.6B · Kecerdasan 17.58-bit31.5 GB12–21
Gemma 4 31B30.7B · Kecerdasan 14.78-bit32.6 GB11–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B aktif · Kecerdasan 12.98-bit31.9 GB115–205
Granite 4.2 30B30B · Kecerdasan 12.78-bit31.9 GB12–21
MiniCPM5 2B2.52B · Kecerdasan 12.58-bit2.7 GB137–243
gpt-oss-120b117B · 5.1B aktif · Kecerdasan 11.64.25-bit asli65.3 GB137–243
Qwen3.5 9B9B · Kecerdasan 11.28-bit9.6 GB38–68
Granite 4.2 8B8B · Kecerdasan 11.18-bit8.5 GB43–77
Qwen3 Coder Next80B · 3B aktif · Kecerdasan 9.26-bit65 GB154–273
Granite 4.2 3B3B · Kecerdasan 9.18-bit3.2 GB115–205
gpt-oss-20b21B · 3.6B aktif · Kecerdasan 94.25-bit asli13.8 GB194–345
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B aktif · Kecerdasan 8.98-bit31.9 GB100–177
Gemma 4 E4B8B · Kecerdasan 8.98-bit8.5 GB77–137
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B aktif · Kecerdasan 6.54-bit61.3 GB38–68
Ministral 3 8B8.9B · Kecerdasan 5.58-bit9.5 GB39–69
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · Kecerdasan 4.88-bit4.2 GB88–156
GLM-4.5 Air106B · 12B aktif4-bit59.6 GB54–96
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B aktif8-bit32.4 GB105–187
GLM-4.7 Flash30B · 3B aktif8-bit31.9 GB115–205
Qwen3.6 27B27B8-bit28.7 GB13–23
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B aktif8-bit26.8 GB92–164
Devstral Small 2 (24B)24B8-bit25.5 GB14–26
Magistral Small 1.2 (2509)24B8-bit25.5 GB14–26
Mistral Small 3.2 (24B)24B8-bit25.5 GB14–26
LFM2.5 24B A2B24B · 2B aktif8-bit25.5 GB176–312
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8-bit15.9 GB23–41
Phi-4 (14B)14B8-bit14.9 GB25–44
Gemma 4 12B Unified12B8-bit12.7 GB29–52
Qwen3 8B8.2B8-bit8.7 GB42–75
Llama 3.1 8B Instruct8B8-bit8.5 GB43–77
Gemma 4 E2B5.1B8-bit5.4 GB154–273
Qwen3.5 4B4B8-bit4.3 GB86–152
Phi-4 mini instruct3.8B8-bit4 GB92–164
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8-bit3.4 GB108–193
SmolLM3 3B3B8-bit3.2 GB115–205
LFM2.5 2.6B2.69B8-bit2.9 GB127–226
Qwen3.5 2B2B8-bit2.1 GB176–312
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8-bit1.3 GB284–504
Qwen3.5 0.8B0.8B8-bit0.9 GB410–728
Qwen3 0.6B0.6B8-bit0.6 GB614–1092
Qwen3.8 Flash Next180B · 6B aktif · Kecerdasan 39.82-bit kualiti lebih rendah56.3 GB194–345
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktif · Kecerdasan 15.63-bit kualiti lebih rendah53.4 GB84–149
Mistral Small 4 (119B)119B · 6.5B aktif · Kecerdasan 11.33-bit kualiti lebih rendah52.1 GB132–234
Ornith 1.5 122B122B · 10B aktif3-bit kualiti lebih rendah53.4 GB84–149
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B aktif3-bit kualiti lebih rendah52.5 GB70–124

Berjalan, tetapi perlahan 3

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

ModelVersiMemoriToken/s
Llama 3.3 70B Instruct70B6-bit56.9 GB6–12
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Kecerdasan 14.23-bit kualiti lebih rendah56 GB7–12
Devstral 2 (123B)123B3-bit kualiti lebih rendah53.8 GB7–12

Cukup-cukup muat 1

Memerlukan hampir semua memori: naikkan had memori GPU dan pastikan konteks pendek.

ModelVersiMemoriToken/s
MiniMax M2.7230B · 10B aktif2-bit kualiti lebih rendah71.9 GB119–211

Terlalu besar 21

Memerlukan lebih daripada 96 GB memori, walaupun pada 2 bit.

Mac lain

Semua Mac dengan 96 GB, daripada mana-mana cip.

M3 Ultra dengan memori lebih atau kurang:

Cip berdekatan:

Bersemuka:

Lawan PC dan kad grafik:

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

Soalan

Apakah LLM terbaik untuk M3 Ultra dengan 96 GB?
Antara model yang mempunyai skor Intelligence Index yang diterbitkan, Qwen3.8 27B mendapat skor tertinggi dalam kalangan yang berjalan baik di sini: 8-bit, kira-kira 13–23 token sesaat. Yang terbesar yang berjalan baik ialah gpt-oss-120b.
Bolehkah M3 Ultra dengan 96 GB menjalankan Llama 3.3 70B?
Ya, tetapi perlahan: 6-bit, kira-kira 6–12 token sesaat.
Sepantas mana gpt-oss-20b pada M3 Ultra?
Kira-kira 194–345 token sesaat (4.25-bit asli), daripada lebar jalur memori cip sebanyak 819 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 Ultra 96 GB? Model dan kelajuan