Zaloguj sięUtwórz portfel

Co uruchomi M3 Max z 48 GB?

Działa na nim dobrze 38 z 73 otwartych modeli. GPU może domyślnie używać około 36 GB z 48 GB, a pamięć jest odczytywana z szybkością 400 GB/s, co wyznacza szybkość generowania. Występuje w: MacBook Pro (14-inch, M3 Pro or M3 Max, Nov 2023), MacBook Pro (16-inch, Nov 2023).

Najmądrzejszy z dobrze działającychQwen3.8 27B4-bit · 15,2 GB · 12–21 tok/sNajwiększy z dobrze działającychQwen3.6 35B A3B6-bit · 28,4 GB · 75–133 tok/sDo koduQwen3 Coder 30B A3B Instruct8-bit · 32,4 GB · 51–91 tok/s

Działają dobrze 41

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

ModelWersjaPamięćTokeny/s
Qwen3.8 27B27B · Inteligencja 33,74-bit15,2 GB12–21
Qwen3.6 35B A3B35B · aktywne: 3B · Inteligencja 18,26-bit28,4 GB75–133
Muse Glimmer 30B29,6B · Inteligencja 17,54-bit16,7 GB11–19
Gemma 4 31B30,7B · Inteligencja 14,74-bit17,3 GB10–18
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · aktywne: 3B · Inteligencja 12,98-bit31,9 GB56–100
Granite 4.2 30B30B · Inteligencja 12,74-bit16,9 GB11–19
MiniCPM5 2B2,52B · Inteligencja 12,58-bit2,7 GB67–119
Qwen3.5 9B9B · Inteligencja 11,28-bit9,6 GB19–33
Granite 4.2 8B8B · Inteligencja 11,18-bit8,5 GB21–38
Granite 4.2 3B3B · Inteligencja 9,18-bit3,2 GB56–100
gpt-oss-20b21B · aktywne: 3,6B · Inteligencja 9natywnie 4,25-bit13,8 GB95–168
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · aktywne: 3,5B · Inteligencja 8,98-bit31,9 GB49–86
Gemma 4 E4B8B · Inteligencja 8,98-bit8,5 GB38–67
Ministral 3 8B8,9B · Inteligencja 5,58-bit9,5 GB19–34
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Inteligencja 4,88-bit4,2 GB43–76
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · aktywne: 3,3B8-bit32,4 GB51–91
GLM-4.7 Flash30B · aktywne: 3B8-bit31,9 GB56–100
Qwen3.6 27B27B4-bit15,2 GB12–21
Gemma 4 26B A4B25,2B · aktywne: 3,8B8-bit26,8 GB45–80
Devstral Small 2 (24B)24B4-bit13,5 GB13–24
Magistral Small 1.2 (2509)24B4-bit13,5 GB13–24
Mistral Small 3.2 (24B)24B4-bit13,5 GB13–24
LFM2.5 24B A2B24B · aktywne: 2B8-bit25,5 GB86–152
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8-bit15,9 GB11–20
Phi-4 (14B)14B8-bit14,9 GB12–21
Gemma 4 12B Unified12B8-bit12,7 GB14–25
Qwen3 8B8,2B8-bit8,7 GB21–37
Llama 3.1 8B Instruct8B8-bit8,5 GB21–38
Gemma 4 E2B5,1B8-bit5,4 GB75–133
Qwen3.5 4B4B8-bit4,3 GB42–74
Phi-4 mini instruct3,8B8-bit4 GB45–80
Llama 3.2 3B Instruct3,21B8-bit3,4 GB53–94
SmolLM3 3B3B8-bit3,2 GB56–100
LFM2.5 2.6B2,69B8-bit2,9 GB62–110
Qwen3.5 2B2B8-bit2,1 GB86–152
Llama 3.2 1B Instruct1,23B8-bit1,3 GB138–246
Qwen3.5 0.8B0,8B8-bit0,9 GB200–356
Qwen3 0.6B0,6B8-bit0,6 GB300–533
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · aktywne: 9B · Inteligencja 21,43-bit niższa jakość32,4 GB46–82
Qwen3 Coder Next80B · aktywne: 3B · Inteligencja 9,22-bit niższa jakość25 GB200–356
GLM-4.5 Air106B · aktywne: 12B2-bit niższa jakość33,1 GB47–84

Działają, ale wolno 1

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

ModelWersjaPamięćTokeny/s
Llama 3.3 70B Instruct70B3-bit niższa jakość30,6 GB6–10

Ledwo się mieszczą 8

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

ModelWersjaPamięćTokeny/s
Qwen3.5 122B A10B122B · aktywne: 10B · Inteligencja 15,62-bit niższa jakość38,1 GB58–103
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Inteligencja 14,22-bit niższa jakość40 GB5–8
gpt-oss-120b117B · aktywne: 5,1B · Inteligencja 11,62-bit niższa jakość36,6 GB113–200
Mistral Small 4 (119B)119B · aktywne: 6,5B · Inteligencja 11,32-bit niższa jakość37,2 GB90–160
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · aktywne: 17B · Inteligencja 6,52-bit niższa jakość34,1 GB34–60
Devstral 2 (123B)123B2-bit niższa jakość38,4 GB5–8
Ornith 1.5 122B122B · aktywne: 10B2-bit niższa jakość38,1 GB58–103
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · aktywne: 12B2-bit niższa jakość37,5 GB47–84

Za duże 23

Potrzebuje więcej niż 48 GB pamięci, nawet przy 2 bitach.

Inne Maki

Każdy Mac z 48 GB, z dowolnym układem.

M3 Max z większą lub mniejszą pamięcią:

Sąsiednie układy:

Bezpośrednio:

Porównaj z dowolnym Makiem lub GPU · M3 Max do lokalnej AI · Najlepszy Mac do lokalnych LLM · Wszystkie Maki

Pytania

Jaki LLM jest najlepszy dla M3 Max z 48 GB?
Spośród modeli z opublikowanym Intelligence Index najwyżej ocenianym z tych, które działają tu dobrze, jest Qwen3.8 27B: 4-bit, około 12–21 tokenów na sekundę. Największy z dobrze działających to Qwen3.6 35B A3B.
Czy M3 Max z 48 GB uruchomi Llama 3.3 70B?
Tak, ale wolno: 3-bit (niższa jakość), około 6–10 tokenów na sekundę.
Jak szybko działa gpt-oss-20b na M3 Max?
Około 95–168 tokenów na sekundę (natywnie 4,25-bit), przy przepustowości pamięci układu 400 GB/s.

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.

Jakie LLM uruchomi M3 Max z 48 GB? Każdy model z szybkością