Najlepsze LLM dla Maca z 128 GB.

47 z 73 otwartych modeli działa dobrze w 128 GB. GPU może domyślnie używać około 96 GB. Szybkość zależy od układu: od 400 GB/s w M3 Max do 800 GB/s w M1 Ultra.

Najmądrzejszy z dobrze działającychQwen3.8 27B8-bit · 28,7 GB · 12–22 tok/sNajwiększy z dobrze działającychQwen3.5 122B A10B4-bit · 68,6 GB · 32–114 tok/sDo koduQwen3 Coder Next8-bit · 85 GB · 56–200 tok/s

Maki z 128 GB

Układy M1–M5 z 128 GB: 5. Otwórz dowolny, by zobaczyć jego listę i szybkości.

Działają dobrze 51

Mieści się z zapasem na kontekst, 10 lub więcej tokenów na sekundę na M1 Ultra.

ModelWersjaPamięćM3 MaxM1 Ultra
Qwen3.8 27B27B · Inteligencja 33,78-bit28,7 GB12–2113–22
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · aktywne: 9B · Inteligencja 21,48-bit78,6 GB19–3338–67
Qwen3.6 35B A3B35B · aktywne: 3B · Inteligencja 18,28-bit37,2 GB56–100113–200
Muse Glimmer 30B29,6B · Inteligencja 17,58-bit31,5 GB11–1911–20
Qwen3.5 122B A10B122B · aktywne: 10B · Inteligencja 15,64-bit68,6 GB32–5764–114
Gemma 4 31B30,7B · Inteligencja 14,78-bit32,6 GB10–1811–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · aktywne: 3B · Inteligencja 12,98-bit31,9 GB56–100113–200
Granite 4.2 30B30B · Inteligencja 12,78-bit31,9 GB11–1911–20
MiniCPM5 2B2,52B · Inteligencja 12,58-bit2,7 GB67–119133–237
gpt-oss-120b117B · aktywne: 5,1B · Inteligencja 11,6natywnie 4,25-bit65,3 GB67–119133–237
Mistral Small 4 (119B)119B · aktywne: 6,5B · Inteligencja 11,34-bit66,9 GB49–8697–173
Qwen3.5 9B9B · Inteligencja 11,28-bit9,6 GB19–3338–67
Granite 4.2 8B8B · Inteligencja 11,18-bit8,5 GB21–3842–75
Qwen3 Coder Next80B · aktywne: 3B · Inteligencja 9,28-bit85 GB56–100113–200
Granite 4.2 3B3B · Inteligencja 9,18-bit3,2 GB56–100113–200
gpt-oss-20b21B · aktywne: 3,6B · Inteligencja 9natywnie 4,25-bit13,8 GB95–168189–337
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · aktywne: 3,5B · Inteligencja 8,98-bit31,9 GB49–8697–173
Gemma 4 E4B8B · Inteligencja 8,98-bit8,5 GB38–6775–133
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · aktywne: 17B · Inteligencja 6,56-bit88,6 GB13–2326–46
Ministral 3 8B8,9B · Inteligencja 5,58-bit9,5 GB19–3438–67
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Inteligencja 4,88-bit4,2 GB43–7686–152
Ornith 1.5 122B122B · aktywne: 10B4-bit68,6 GB32–5764–114
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · aktywne: 12B4-bit67,5 GB26–4753–94
GLM-4.5 Air106B · aktywne: 12B6-bit86,1 GB18–3337–65
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · aktywne: 3,3B8-bit32,4 GB51–91103–183
GLM-4.7 Flash30B · aktywne: 3B8-bit31,9 GB56–100113–200
Qwen3.6 27B27B8-bit28,7 GB12–2113–22
Gemma 4 26B A4B25,2B · aktywne: 3,8B8-bit26,8 GB45–8090–160
Devstral Small 2 (24B)24B8-bit25,5 GB13–2414–25
Magistral Small 1.2 (2509)24B8-bit25,5 GB13–2414–25
Mistral Small 3.2 (24B)24B8-bit25,5 GB13–2414–25
LFM2.5 24B A2B24B · aktywne: 2B8-bit25,5 GB86–152171–305
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8-bit15,9 GB11–2023–40
Phi-4 (14B)14B8-bit14,9 GB12–2124–43
Gemma 4 12B Unified12B8-bit12,7 GB14–2528–50
Qwen3 8B8,2B8-bit8,7 GB21–3741–74
Llama 3.1 8B Instruct8B8-bit8,5 GB21–3842–75
Gemma 4 E2B5,1B8-bit5,4 GB75–133150–267
Qwen3.5 4B4B8-bit4,3 GB42–7484–149
Phi-4 mini instruct3,8B8-bit4 GB45–8090–160
Llama 3.2 3B Instruct3,21B8-bit3,4 GB53–94106–188
SmolLM3 3B3B8-bit3,2 GB56–100113–200
LFM2.5 2.6B2,69B8-bit2,9 GB62–110124–221
Qwen3.5 2B2B8-bit2,1 GB86–152171–305
Llama 3.2 1B Instruct1,23B8-bit1,3 GB138–246277–492
Qwen3.5 0.8B0,8B8-bit0,9 GB200–356400–711
Qwen3 0.6B0,6B8-bit0,6 GB300–533600–1067
Qwen3.8 Flash Next180B · aktywne: 6B · Inteligencja 39,83-bit niższa jakość78,8 GB69–123138–246
Inkling Small276B · aktywne: 12B · Inteligencja 25,72-bit niższa jakość86,3 GB47–8495–168
DeepSeek V4 Flash 0731284B · aktywne: 13B2-bit niższa jakość88,8 GB44–7888–156
MiniMax M2.7230B · aktywne: 10B2-bit niższa jakość71,9 GB58–103116–206

Działają, ale wolno 3

Mieści się, ale poniżej 10 tokenów na sekundę: dobre do pracy wsadowej, wolne do czatu.

ModelWersjaPamięćM3 MaxM1 Ultra
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Inteligencja 14,24-bit72 GB3–45–9
Devstral 2 (123B)123B4-bit69,2 GB3–55–9
Llama 3.3 70B Instruct70B8-bit74,4 GB2–45–9

Ledwo się mieszczą 3

Zajmuje prawie całą pamięć: podnieś limit pamięci GPU i trzymaj krótki kontekst.

ModelWersjaPamięćM3 MaxM1 Ultra
GLM-5.3 Flash320B · aktywne: 18B · Inteligencja 41,82-bit niższa jakość100 GB32–5764–114
MiMo V2.6 Flash309B · aktywne: 15B · Inteligencja 37,92-bit niższa jakość96,6 GB38–6877–136
Hy3295B · aktywne: 21B · Inteligencja 25,32-bit niższa jakość92,2 GB27–4855–97

Za duże 16

Potrzebuje więcej niż 128 GB pamięci, nawet przy 2 bitach.

Pytania

Jaki LLM jest najlepszy dla Maca z 128 GB?
Spośród modeli z opublikowanym Intelligence Index najwyżej ocenianym z tych, które działają dobrze w 128 GB, jest Qwen3.8 27B (8-bit). Największy z dobrze działających to Qwen3.5 122B A10B. Do kodu: Qwen3 Coder Next.
Czy 128 GB wystarczy do lokalnej AI na Macu?
47 z 73 otwartych modeli z tej listy działa w tej pamięci dobrze przy 4 bitach lub więcej. macOS domyślnie pozwala GPU używać około 96 GB; model i jego kontekst muszą się w tym zmieścić.
Czy Mac z 128 GB uruchomi gpt-oss-20b?
Tak, natywnie 4,25-bit: około 95–168 tokenów na sekundę na M3 Max i 189–337 na M1 Ultra.

Inne rozmiary: 8 GB · 16 GB · 18 GB · 24 GB · 32 GB · 36 GB · 48 GB · 64 GB · 96 GB · 128 GB · 192 GB · 256 GB · 512 GB

Uruchamiaj je w MLX Harness (za darmo, otwarte źródło) albo przez mlx-lm od Apple w Terminalu: krok po kroku.

Jak to liczymy

Pamięć: parametry modelu przy 8, 6, 4, 3 lub 2 bitach na wagę plus skale grup MLX (pół bita na wagę) albo jego natywny format, a do tego miejsce na kontekst. Domyślnie macOS pozwala GPU używać około 75% pamięci zunifikowanej. Szybkość: przepustowość pamięci podzielona przez liczbę bajtów odczytywanych na token to górna granica dla jednej rozmowy; w publicznych testach llama.cpp na Apple Silicon rzeczywiste uruchomienia osiągają od około 45% do 80% tej wartości i właśnie ten zakres pokazujemy. To szacunki, nie pomiary: zmierz swojego Maca w MLX Bench. Dane modeli pochodzą z oficjalnych kart modeli, dane układów ze specyfikacji technicznych Apple. Sprawdzono 2026-10-19. Te same dane co na mlx.app/compare.

Najlepsze lokalne LLM dla Maca z 128 GB (M1–M5): co działa