Draait goed 56
Past met ruimte voor de context, op 10 of meer tokens per seconde.
| Model | Versie | Geheugen | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Flash Next180B · 6B actief · Intelligentie 39,8 | 4 bits | 101 GB | 106–188 |
| Qwen3.8 27B27B · Intelligentie 33,7 | 8 bits | 28,7 GB | 13–22 |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B actief · Intelligentie 21,4 | 8 bits | 78,6 GB | 38–67 |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B actief · Intelligentie 18,2 | 8 bits | 37,2 GB | 113–200 |
| Muse Glimmer 30B29,6B · Intelligentie 17,5 | 8 bits | 31,5 GB | 11–20 |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B actief · Intelligentie 15,6 | 8 bits | 130 GB | 34–60 |
| Gemma 4 31B30,7B · Intelligentie 14,7 | 8 bits | 32,6 GB | 11–20 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B actief · Intelligentie 12,9 | 8 bits | 31,9 GB | 113–200 |
| Granite 4.2 30B30B · Intelligentie 12,7 | 8 bits | 31,9 GB | 11–20 |
| MiniCPM5 2B2,52B · Intelligentie 12,5 | 8 bits | 2,7 GB | 133–237 |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B actief · Intelligentie 11,6 | 4,25 bits native | 65,3 GB | 133–237 |
| Mistral Small 4 (119B)119B · 6,5B actief · Intelligentie 11,3 | 8 bits | 126 GB | 52–93 |
| Qwen3.5 9B9B · Intelligentie 11,2 | 8 bits | 9,6 GB | 38–67 |
| Granite 4.2 8B8B · Intelligentie 11,1 | 8 bits | 8,5 GB | 42–75 |
| Qwen3 Coder Next80B · 3B actief · Intelligentie 9,2 | 8 bits | 85 GB | 113–200 |
| Granite 4.2 3B3B · Intelligentie 9,1 | 8 bits | 3,2 GB | 113–200 |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B actief · Intelligentie 9 | 4,25 bits native | 13,8 GB | 189–337 |
| Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B actief · Intelligentie 8,9 | 8 bits | 31,9 GB | 97–173 |
| Gemma 4 E4B8B · Intelligentie 8,9 | 8 bits | 8,5 GB | 75–133 |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B actief · Intelligentie 6,5 | 8 bits | 116 GB | 20–35 |
| Ministral 3 8B8,9B · Intelligentie 5,5 | 8 bits | 9,5 GB | 38–67 |
| Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Intelligentie 4,8 | 8 bits | 4,2 GB | 86–152 |
| MiniMax M2.7230B · 10B actief | 4 bits | 129 GB | 64–114 |
| Ornith 1.5 122B122B · 10B actief | 8 bits | 130 GB | 34–60 |
| Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B actief | 8 bits | 128 GB | 28–50 |
| GLM-4.5 Air106B · 12B actief | 8 bits | 113 GB | 28–50 |
| Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B actief | 8 bits | 32,4 GB | 103–183 |
| GLM-4.7 Flash30B · 3B actief | 8 bits | 31,9 GB | 113–200 |
| Qwen3.6 27B27B | 8 bits | 28,7 GB | 13–22 |
| Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B actief | 8 bits | 26,8 GB | 90–160 |
| Devstral Small 2 (24B)24B | 8 bits | 25,5 GB | 14–25 |
| Magistral Small 1.2 (2509)24B | 8 bits | 25,5 GB | 14–25 |
| Mistral Small 3.2 (24B)24B | 8 bits | 25,5 GB | 14–25 |
| LFM2.5 24B A2B24B · 2B actief | 8 bits | 25,5 GB | 171–305 |
| Phi-4 Reasoning Vision 15B15B | 8 bits | 15,9 GB | 23–40 |
| Phi-4 (14B)14B | 8 bits | 14,9 GB | 24–43 |
| Gemma 4 12B Unified12B | 8 bits | 12,7 GB | 28–50 |
| Qwen3 8B8,2B | 8 bits | 8,7 GB | 41–74 |
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 8 bits | 8,5 GB | 42–75 |
| Gemma 4 E2B5,1B | 8 bits | 5,4 GB | 150–267 |
| Qwen3.5 4B4B | 8 bits | 4,3 GB | 84–149 |
| Phi-4 mini instruct3,8B | 8 bits | 4 GB | 90–160 |
| Llama 3.2 3B Instruct3,21B | 8 bits | 3,4 GB | 106–188 |
| SmolLM3 3B3B | 8 bits | 3,2 GB | 113–200 |
| LFM2.5 2.6B2,69B | 8 bits | 2,9 GB | 124–221 |
| Qwen3.5 2B2B | 8 bits | 2,1 GB | 171–305 |
| Llama 3.2 1B Instruct1,23B | 8 bits | 1,3 GB | 277–492 |
| Qwen3.5 0.8B0,8B | 8 bits | 0,9 GB | 400–711 |
| Qwen3 0.6B0,6B | 8 bits | 0,6 GB | 600–1067 |
| GLM-5.3 Flash320B · 18B actief · Intelligentie 41,8 | 2 bits lagere kwaliteit | 100 GB | 64–114 |
| MiMo V2.6 Flash309B · 15B actief · Intelligentie 37,9 | 2 bits lagere kwaliteit | 96,6 GB | 77–136 |
| Inkling Small276B · 12B actief · Intelligentie 25,7 | 3 bits lagere kwaliteit | 121 GB | 68–121 |
| Hy3295B · 21B actief · Intelligentie 25,3 | 3 bits lagere kwaliteit | 129 GB | 39–70 |
| Qwen3.5 397B A17B397B · 17B actief · Intelligentie 18,4 | 2 bits lagere kwaliteit | 124 GB | 68–121 |
| Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B · 17B actief · Intelligentie 9,3 | 2 bits lagere kwaliteit | 125 GB | 68–121 |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B actief | 3 bits lagere kwaliteit | 124 GB | 63–112 |
Draait, maar traag 3
Past, maar onder de 10 tokens per seconde: prima voor batchwerk, traag om mee te chatten.
| Model | Versie | Geheugen | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Intelligentie 14,2 | 6 bits | 104 GB | 3–6 |
| Devstral 2 (123B)123B | 8 bits | 131 GB | 3–5 |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 8 bits | 74,4 GB | 5–9 |
Past net 2
Heeft bijna al het geheugen nodig: verhoog de geheugenlimiet van de GPU en houd de context kort.
| Model | Versie | Geheugen | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| Beam 1.0501B · 23B actief · Intelligentie 30,3 | 2 bits lagere kwaliteit | 157 GB | 50–89 |
| MiniMax M3428B · 23B actief · Intelligentie 29,2 | 2 bits lagere kwaliteit | 134 GB | 50–89 |
Te groot 12
Heeft meer dan 192 GB geheugen nodig, zelfs op 2 bits.
Andere Macs
Alle Macs met 192 GB, met elke chip.
De M2 Ultra met meer of minder geheugen:
Naburige chips:
Rechtstreeks vergeleken:
Vergelijk met elke Mac of GPU · De M2 Ultra voor lokale AI · De beste Mac voor lokale LLM's · Alle Macs
Vragen
- Wat is het beste LLM voor een M2 Ultra met 192 GB?
- Van de modellen met een gepubliceerde Intelligence Index scoort Qwen3.8 Flash Next het hoogst van de modellen die hier goed draaien: 4 bits, ongeveer 106–188 tokens per seconde. Het grootste dat goed draait, is MiniMax M2.7.
- Kan een M2 Ultra met 192 GB Llama 3.3 70B draaien?
- Ja, maar traag: 8 bits, met ongeveer 5–9 tokens per seconde.
- Hoe snel is gpt-oss-20b op een M2 Ultra?
- Ongeveer 189–337 tokens per seconde (4,25 bits native), op basis van de geheugenbandbreedte van 800 GB/s van de chip.
Draai ze met MLX Harness (gratis, open source) of met Apples mlx-lm in Terminal: stap voor stap.
Zo is het berekend
Geheugen: de parameters van het model op 8, 6, 4, 3 of 2 bits per gewicht plus de groepsschalen van MLX (een halve bit per gewicht), of het eigen formaat van het model, met daarbovenop ruimte voor de context. Standaard laat macOS de GPU ongeveer 75% van het geïntegreerde geheugen gebruiken. Snelheid: de geheugenbandbreedte gedeeld door het aantal bytes dat per token wordt gelezen, is het plafond voor één gesprek; in de openbare Apple Silicon-benchmarks van llama.cpp halen echte runs ongeveer 45% tot 80% daarvan, en dat is het bereik dat we tonen. Dit zijn schattingen, geen metingen: meet je eigen Mac op MLX Bench. Modelgegevens uit elke officiële modelkaart, chipgegevens uit de technische specificaties van Apple. Gecontroleerd op 2026-10-19. Dezelfde gegevens als mlx.app/compare.