Log inMaak wallet aan

Wat draait een M5 Ultra met 256 GB?

54 van de 73 open modellen draaien er goed op. De GPU kan standaard ongeveer 192 GB van de 256 GB gebruiken, en de chip leest het geheugen met 1.200 GB/s; dat bepaalt hoe snel hij schrijft. Zit in: Mac Studio (M5 Max or M5 Ultra).

Slimste dat goed draaitQwen3.8 Flash Next6 bits · 146 GB · 110–196 tok/sGrootste dat goed draaitMiMo V2.6 Flash4,48 bits native · 173 GB · 64–114 tok/sVoor codeQwen3 Coder Next8 bits · 85 GB · 169–300 tok/s

Draait goed 61

Past met ruimte voor de context, op 10 of meer tokens per seconde.

ModelVersieGeheugenTokens/s
Qwen3.8 Flash Next180B · 6B actief · Intelligentie 39,86 bits146 GB110–196
MiMo V2.6 Flash309B · 15B actief · Intelligentie 37,94,48 bits native173 GB64–114
Qwen3.8 27B27B · Intelligentie 33,78 bits28,7 GB19–33
Inkling Small276B · 12B actief · Intelligentie 25,74 bits155 GB79–141
Hy3295B · 21B actief · Intelligentie 25,34 bits166 GB46–81
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B actief · Intelligentie 21,48 bits78,6 GB56–100
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B actief · Intelligentie 18,28 bits37,2 GB169–300
Muse Glimmer 30B29,6B · Intelligentie 17,58 bits31,5 GB17–30
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B actief · Intelligentie 15,68 bits130 GB51–91
Gemma 4 31B30,7B · Intelligentie 14,78 bits32,6 GB17–29
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B actief · Intelligentie 12,98 bits31,9 GB169–300
Granite 4.2 30B30B · Intelligentie 12,78 bits31,9 GB17–30
MiniCPM5 2B2,52B · Intelligentie 12,58 bits2,7 GB200–356
gpt-oss-120b117B · 5,1B actief · Intelligentie 11,64,25 bits native65,3 GB200–356
Mistral Small 4 (119B)119B · 6,5B actief · Intelligentie 11,38 bits126 GB78–139
Qwen3.5 9B9B · Intelligentie 11,28 bits9,6 GB56–100
Granite 4.2 8B8B · Intelligentie 11,18 bits8,5 GB64–113
Qwen3 Coder Next80B · 3B actief · Intelligentie 9,28 bits85 GB169–300
Granite 4.2 3B3B · Intelligentie 9,18 bits3,2 GB169–300
gpt-oss-20b21B · 3,6B actief · Intelligentie 94,25 bits native13,8 GB284–505
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B actief · Intelligentie 8,98 bits31,9 GB146–259
Gemma 4 E4B8B · Intelligentie 8,98 bits8,5 GB113–200
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B actief · Intelligentie 6,58 bits116 GB30–53
Ministral 3 8B8,9B · Intelligentie 5,58 bits9,5 GB57–101
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Intelligentie 4,88 bits4,2 GB129–229
DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B actief4 bits160 GB74–132
MiniMax M2.7230B · 10B actief4 bits129 GB96–171
Ornith 1.5 122B122B · 10B actief8 bits130 GB51–91
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B actief8 bits128 GB42–75
GLM-4.5 Air106B · 12B actief8 bits113 GB42–75
Llama 3.3 70B Instruct70B4 bits39,4 GB14–24
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B actief8 bits32,4 GB154–274
GLM-4.7 Flash30B · 3B actief8 bits31,9 GB169–300
Qwen3.6 27B27B8 bits28,7 GB19–33
Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B actief8 bits26,8 GB135–240
Devstral Small 2 (24B)24B8 bits25,5 GB21–38
Magistral Small 1.2 (2509)24B8 bits25,5 GB21–38
Mistral Small 3.2 (24B)24B8 bits25,5 GB21–38
LFM2.5 24B A2B24B · 2B actief8 bits25,5 GB257–457
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8 bits15,9 GB34–60
Phi-4 (14B)14B8 bits14,9 GB36–64
Gemma 4 12B Unified12B8 bits12,7 GB43–76
Qwen3 8B8,2B8 bits8,7 GB62–110
Llama 3.1 8B Instruct8B8 bits8,5 GB64–113
Gemma 4 E2B5,1B8 bits5,4 GB225–400
Qwen3.5 4B4B8 bits4,3 GB126–223
Phi-4 mini instruct3,8B8 bits4 GB135–240
Llama 3.2 3B Instruct3,21B8 bits3,4 GB159–282
SmolLM3 3B3B8 bits3,2 GB169–300
LFM2.5 2.6B2,69B8 bits2,9 GB186–331
Qwen3.5 2B2B8 bits2,1 GB257–457
Llama 3.2 1B Instruct1,23B8 bits1,3 GB415–738
Qwen3.5 0.8B0,8B8 bits0,9 GB600–1067
Qwen3 0.6B0,6B8 bits0,6 GB900–1600
DeepSeek V4.1 Flash 1017552B · 16B actief · Intelligentie 45,12 bits lagere kwaliteit173 GB108–192
GLM-5.3 Flash320B · 18B actief · Intelligentie 41,83 bits lagere kwaliteit140 GB68–122
Beam 1.0501B · 23B actief · Intelligentie 30,32 bits lagere kwaliteit157 GB75–133
MiniMax M3428B · 23B actief · Intelligentie 29,22 bits lagere kwaliteit134 GB75–133
Nemotron 3 Ultra 550B A55B550B · 55B actief · Intelligentie 22,92 bits lagere kwaliteit172 GB31–56
Qwen3.5 397B A17B397B · 17B actief · Intelligentie 18,43 bits lagere kwaliteit174 GB73–130
Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B · 17B actief · Intelligentie 9,33 bits lagere kwaliteit175 GB73–130

Draait, maar traag 2

Past, maar onder de 10 tokens per seconde: prima voor batchwerk, traag om mee te chatten.

ModelVersieGeheugenTokens/s
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Intelligentie 14,28 bits136 GB4–7
Devstral 2 (123B)123B8 bits131 GB4–7

Past net 1

Heeft bijna al het geheugen nodig: verhoog de geheugenlimiet van de GPU en houd de context kort.

ModelVersieGeheugenTokens/s
Mistral Large 3 (675B)675B · 41B actief2 bits lagere kwaliteit211 GB42–75

Te groot 9

Heeft meer dan 256 GB geheugen nodig, zelfs op 2 bits.

Andere Macs

Alle Macs met 256 GB, met elke chip.

De M5 Ultra met meer of minder geheugen:

Naburige chips:

Rechtstreeks vergeleken:

Tegen pc’s en videokaarten:

Vergelijk met elke Mac of GPU · De M5 Ultra voor lokale AI · De beste Mac voor lokale LLM's · Alle Macs

Vragen

Wat is het beste LLM voor een M5 Ultra met 256 GB?
Van de modellen met een gepubliceerde Intelligence Index scoort Qwen3.8 Flash Next het hoogst van de modellen die hier goed draaien: 6 bits, ongeveer 110–196 tokens per seconde. Het grootste dat goed draait, is MiMo V2.6 Flash.
Kan een M5 Ultra met 256 GB Llama 3.3 70B draaien?
Ja: 4 bits, met ongeveer 14–24 tokens per seconde.
Hoe snel is gpt-oss-20b op een M5 Ultra?
Ongeveer 284–505 tokens per seconde (4,25 bits native), op basis van de geheugenbandbreedte van 1.200 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.

Welke LLM's draait een M5 Ultra met 256 GB? Modellen en snelheid