Log masukCipta dompet

Apa yang boleh dijalankan M5 Max dengan 128 GB?

47 daripada 73 model terbuka berjalan baik padanya. Secara lalai GPU boleh menggunakan kira-kira 96 GB daripada 128 GB, dan ia membaca memori pada 614 GB/s, yang menentukan kelajuan menulisnya. Terdapat dalam: MacBook Pro (14-inch, M5 Pro or M5 Max), MacBook Pro (16-inch, M5 Pro or M5 Max), Mac Studio (M5 Max or M5 Ultra).

Paling pintar yang berjalan baikQwen3.8 27B8-bit · 28.7 GB · 10–17 tok/sTerbesar yang berjalan baikQwen3.5 122B A10B4-bit · 68.6 GB · 49–88 tok/sUntuk kodQwen3 Coder Next8-bit · 85 GB · 86–154 tok/s

Berjalan baik 51

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

ModelVersiMemoriToken/s
Qwen3.8 27B27B · Kecerdasan 33.78-bit28.7 GB10–17
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B aktif · Kecerdasan 21.48-bit78.6 GB29–51
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktif · Kecerdasan 18.28-bit37.2 GB86–154
Muse Glimmer 30B29.6B · Kecerdasan 17.56-bit24.1 GB11–20
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktif · Kecerdasan 15.64-bit68.6 GB49–88
Gemma 4 31B30.7B · Kecerdasan 14.76-bit24.9 GB11–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B aktif · Kecerdasan 12.98-bit31.9 GB86–154
Granite 4.2 30B30B · Kecerdasan 12.76-bit24.4 GB11–20
MiniCPM5 2B2.52B · Kecerdasan 12.58-bit2.7 GB102–182
gpt-oss-120b117B · 5.1B aktif · Kecerdasan 11.64.25-bit asli65.3 GB102–182
Mistral Small 4 (119B)119B · 6.5B aktif · Kecerdasan 11.34-bit66.9 GB75–133
Qwen3.5 9B9B · Kecerdasan 11.28-bit9.6 GB29–51
Granite 4.2 8B8B · Kecerdasan 11.18-bit8.5 GB33–58
Qwen3 Coder Next80B · 3B aktif · Kecerdasan 9.28-bit85 GB86–154
Granite 4.2 3B3B · Kecerdasan 9.18-bit3.2 GB86–154
gpt-oss-20b21B · 3.6B aktif · Kecerdasan 94.25-bit asli13.8 GB145–259
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B aktif · Kecerdasan 8.98-bit31.9 GB75–133
Gemma 4 E4B8B · Kecerdasan 8.98-bit8.5 GB58–102
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B aktif · Kecerdasan 6.56-bit88.6 GB20–36
Ministral 3 8B8.9B · Kecerdasan 5.58-bit9.5 GB29–52
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · Kecerdasan 4.88-bit4.2 GB66–117
Ornith 1.5 122B122B · 10B aktif4-bit68.6 GB49–88
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B aktif4-bit67.5 GB41–72
GLM-4.5 Air106B · 12B aktif6-bit86.1 GB28–50
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B aktif8-bit32.4 GB79–140
GLM-4.7 Flash30B · 3B aktif8-bit31.9 GB86–154
Qwen3.6 27B27B8-bit28.7 GB10–17
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B aktif8-bit26.8 GB69–123
Devstral Small 2 (24B)24B8-bit25.5 GB11–19
Magistral Small 1.2 (2509)24B8-bit25.5 GB11–19
Mistral Small 3.2 (24B)24B8-bit25.5 GB11–19
LFM2.5 24B A2B24B · 2B aktif8-bit25.5 GB132–234
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8-bit15.9 GB17–31
Phi-4 (14B)14B8-bit14.9 GB19–33
Gemma 4 12B Unified12B8-bit12.7 GB22–39
Qwen3 8B8.2B8-bit8.7 GB32–56
Llama 3.1 8B Instruct8B8-bit8.5 GB33–58
Gemma 4 E2B5.1B8-bit5.4 GB115–205
Qwen3.5 4B4B8-bit4.3 GB64–114
Phi-4 mini instruct3.8B8-bit4 GB69–123
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8-bit3.4 GB81–144
SmolLM3 3B3B8-bit3.2 GB86–154
LFM2.5 2.6B2.69B8-bit2.9 GB95–169
Qwen3.5 2B2B8-bit2.1 GB132–234
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8-bit1.3 GB213–378
Qwen3.5 0.8B0.8B8-bit0.9 GB307–546
Qwen3 0.6B0.6B8-bit0.6 GB461–819
Qwen3.8 Flash Next180B · 6B aktif · Kecerdasan 39.83-bit kualiti lebih rendah78.8 GB106–189
Inkling Small276B · 12B aktif · Kecerdasan 25.72-bit kualiti lebih rendah86.3 GB73–129
DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B aktif2-bit kualiti lebih rendah88.8 GB67–120
MiniMax M2.7230B · 10B aktif2-bit kualiti lebih rendah71.9 GB89–158

Berjalan, tetapi perlahan 3

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

ModelVersiMemoriToken/s
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Kecerdasan 14.24-bit72 GB4–7
Devstral 2 (123B)123B4-bit69.2 GB4–7
Llama 3.3 70B Instruct70B8-bit74.4 GB4–7

Cukup-cukup muat 3

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

ModelVersiMemoriToken/s
GLM-5.3 Flash320B · 18B aktif · Kecerdasan 41.82-bit kualiti lebih rendah100 GB49–88
MiMo V2.6 Flash309B · 15B aktif · Kecerdasan 37.92-bit kualiti lebih rendah96.6 GB59–105
Hy3295B · 21B aktif · Kecerdasan 25.32-bit kualiti lebih rendah92.2 GB42–74

Terlalu besar 16

Memerlukan lebih daripada 128 GB memori, walaupun pada 2 bit.

Mac lain

Semua Mac dengan 128 GB, daripada mana-mana cip.

M5 Max dengan memori lebih atau kurang:

Cip berdekatan:

Bersemuka:

Lawan PC dan kad grafik:

Bandingkan dengan mana-mana Mac atau GPU · M5 Max untuk AI tempatan · Mac terbaik untuk LLM tempatan · Semua Mac

Soalan

Apakah LLM terbaik untuk M5 Max dengan 128 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 10–17 token sesaat. Yang terbesar yang berjalan baik ialah Qwen3.5 122B A10B.
Bolehkah M5 Max dengan 128 GB menjalankan Llama 3.3 70B?
Ya, tetapi perlahan: 8-bit, kira-kira 4–7 token sesaat.
Sepantas mana gpt-oss-20b pada M5 Max?
Kira-kira 145–259 token sesaat (4.25-bit asli), daripada lebar jalur memori cip sebanyak 614 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 M5 Max 128 GB? Model dan kelajuan