Draait goed 41
Past met ruimte voor de context, op 10 of meer tokens per seconde.
| Model | Versie | Geheugen | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B27B · Intelligentie 33,7 | 8 bits | 28,7 GB | 10–17 |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B actief · Intelligentie 18,2 | 6 bits | 28,4 GB | 115–205 |
| Muse Glimmer 30B29,6B · Intelligentie 17,5 | 6 bits | 24,1 GB | 11–20 |
| Gemma 4 31B30,7B · Intelligentie 14,7 | 6 bits | 24,9 GB | 11–20 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B actief · Intelligentie 12,9 | 8 bits | 31,9 GB | 86–154 |
| Granite 4.2 30B30B · Intelligentie 12,7 | 6 bits | 24,4 GB | 11–20 |
| MiniCPM5 2B2,52B · Intelligentie 12,5 | 8 bits | 2,7 GB | 102–182 |
| Qwen3.5 9B9B · Intelligentie 11,2 | 8 bits | 9,6 GB | 29–51 |
| Granite 4.2 8B8B · Intelligentie 11,1 | 8 bits | 8,5 GB | 33–58 |
| Granite 4.2 3B3B · Intelligentie 9,1 | 8 bits | 3,2 GB | 86–154 |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B actief · Intelligentie 9 | 4,25 bits native | 13,8 GB | 145–259 |
| Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B actief · Intelligentie 8,9 | 8 bits | 31,9 GB | 75–133 |
| Gemma 4 E4B8B · Intelligentie 8,9 | 8 bits | 8,5 GB | 58–102 |
| Ministral 3 8B8,9B · Intelligentie 5,5 | 8 bits | 9,5 GB | 29–52 |
| Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Intelligentie 4,8 | 8 bits | 4,2 GB | 66–117 |
| Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B actief | 8 bits | 32,4 GB | 79–140 |
| GLM-4.7 Flash30B · 3B actief | 8 bits | 31,9 GB | 86–154 |
| Qwen3.6 27B27B | 8 bits | 28,7 GB | 10–17 |
| Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B actief | 8 bits | 26,8 GB | 69–123 |
| Devstral Small 2 (24B)24B | 8 bits | 25,5 GB | 11–19 |
| Magistral Small 1.2 (2509)24B | 8 bits | 25,5 GB | 11–19 |
| Mistral Small 3.2 (24B)24B | 8 bits | 25,5 GB | 11–19 |
| LFM2.5 24B A2B24B · 2B actief | 8 bits | 25,5 GB | 132–234 |
| Phi-4 Reasoning Vision 15B15B | 8 bits | 15,9 GB | 17–31 |
| Phi-4 (14B)14B | 8 bits | 14,9 GB | 19–33 |
| Gemma 4 12B Unified12B | 8 bits | 12,7 GB | 22–39 |
| Qwen3 8B8,2B | 8 bits | 8,7 GB | 32–56 |
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 8 bits | 8,5 GB | 33–58 |
| Gemma 4 E2B5,1B | 8 bits | 5,4 GB | 115–205 |
| Qwen3.5 4B4B | 8 bits | 4,3 GB | 64–114 |
| Phi-4 mini instruct3,8B | 8 bits | 4 GB | 69–123 |
| Llama 3.2 3B Instruct3,21B | 8 bits | 3,4 GB | 81–144 |
| SmolLM3 3B3B | 8 bits | 3,2 GB | 86–154 |
| LFM2.5 2.6B2,69B | 8 bits | 2,9 GB | 95–169 |
| Qwen3.5 2B2B | 8 bits | 2,1 GB | 132–234 |
| Llama 3.2 1B Instruct1,23B | 8 bits | 1,3 GB | 213–378 |
| Qwen3.5 0.8B0,8B | 8 bits | 0,9 GB | 307–546 |
| Qwen3 0.6B0,6B | 8 bits | 0,6 GB | 461–819 |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B actief · Intelligentie 21,4 | 3 bits lagere kwaliteit | 32,4 GB | 71–126 |
| Qwen3 Coder Next80B · 3B actief · Intelligentie 9,2 | 2 bits lagere kwaliteit | 25 GB | 307–546 |
| GLM-4.5 Air106B · 12B actief | 2 bits lagere kwaliteit | 33,1 GB | 73–129 |
Draait, maar traag 1
Past, maar onder de 10 tokens per seconde: prima voor batchwerk, traag om mee te chatten.
| Model | Versie | Geheugen | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 3 bits lagere kwaliteit | 30,6 GB | 9–16 |
Past net 8
Heeft bijna al het geheugen nodig: verhoog de geheugenlimiet van de GPU en houd de context kort.
| Model | Versie | Geheugen | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B actief · Intelligentie 15,6 | 2 bits lagere kwaliteit | 38,1 GB | 89–158 |
| Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Intelligentie 14,2 | 2 bits lagere kwaliteit | 40 GB | 7–12 |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B actief · Intelligentie 11,6 | 2 bits lagere kwaliteit | 36,6 GB | 173–307 |
| Mistral Small 4 (119B)119B · 6,5B actief · Intelligentie 11,3 | 2 bits lagere kwaliteit | 37,2 GB | 138–246 |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B actief · Intelligentie 6,5 | 2 bits lagere kwaliteit | 34,1 GB | 52–93 |
| Devstral 2 (123B)123B | 2 bits lagere kwaliteit | 38,4 GB | 7–13 |
| Ornith 1.5 122B122B · 10B actief | 2 bits lagere kwaliteit | 38,1 GB | 89–158 |
| Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B actief | 2 bits lagere kwaliteit | 37,5 GB | 73–129 |
Te groot 23
Heeft meer dan 48 GB geheugen nodig, zelfs op 2 bits.
- MiMo V2.6 Pro1.020B
- Kimi K32.800B
- MiMo V2.6 Flash309B
- Kimi K2.7 Code1.000B
- Kimi K2.61.000B
- DeepSeek V4.1 Flash 1017552B
- GLM-5.3744B
- GLM-5.3 Flash320B
- Qwen3.8 2.4T A95B2.400B
- Qwen3.8 Flash Next180B
- Muse Spark Open816B
- DeepSeek V4 Pro 08131.600B
- Beam 1.0501B
- MiniMax M3428B
- Inkling Small276B
- Hy3295B
- Inkling975B
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B550B
- Qwen3.5 397B A17B397B
- Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B
- Mistral Large 3 (675B)675B
- DeepSeek V4 Flash 0731284B
- MiniMax M2.7230B
Andere Macs
Alle Macs met 48 GB, met elke chip.
De M5 Max met meer of minder geheugen:
Naburige chips:
Rechtstreeks vergeleken:
- M1 Max vs M5 Max
- M3 Ultra vs M5 Max
- M4 Pro vs M5 Max
- M4 Max vs M5 Max
- M5 Pro vs M5 Max
- M5 Max vs M5 Ultra
Tegen pc’s en videokaarten:
Vergelijk met elke Mac of GPU · De M5 Max voor lokale AI · De beste Mac voor lokale LLM's · Alle Macs
Vragen
- Wat is het beste LLM voor een M5 Max met 48 GB?
- Van de modellen met een gepubliceerde Intelligence Index scoort Qwen3.8 27B het hoogst van de modellen die hier goed draaien: 8 bits, ongeveer 10–17 tokens per seconde. Het grootste dat goed draait, is Qwen3.6 35B A3B.
- Kan een M5 Max met 48 GB Llama 3.3 70B draaien?
- Ja, maar traag: 3 bits (lagere kwaliteit), met ongeveer 9–16 tokens per seconde.
- Hoe snel is gpt-oss-20b op een M5 Max?
- Ongeveer 145–259 tokens per seconde (4,25 bits native), op basis van de geheugenbandbreedte van 614 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.