Według rozmiaru pamięci
| Pamięć | Działa dobrze | Największy z dobrze działających | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 32 GB400 GB/s | 38 | Qwen3.6 35B A3B | 95–168 tok/s |
| 64 GB400 GB/s | 39 | Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B | 95–168 tok/s |
| 96 GB400 GB/s | 43 | gpt-oss-120b | 95–168 tok/s |
Modele: Mac Studio (2023). Nie każdy rozmiar pamięci jest dostępny w każdym modelu; specyfikacje techniczne Apple podają, z czym oferowany jest każdy z nich.
Pytania
- Czy Mac Studio z układem M2 Max nadaje się do lokalnych LLM?
- Z 96 GB dobrze uruchamia 43 z 73 otwartych modeli, aż do gpt-oss-120b, i generuje około 95–168 tokenów na sekundę z gpt-oss-20b. M2 Max odczytuje pamięć z szybkością 400 GB/s, co wyznacza szybkość generowania.
- Mac Studio z układem M2 Max: ile pamięci potrzeba do AI?
- Otwarte modele działające dobrze: 38 przy 32 GB i 43 przy 96 GB, aż do gpt-oss-120b. Pamięć decyduje o tym, które modele się zmieszczą, i nie da się jej później rozszerzyć.
Inne Maki
Mac Studio z innymi układami:
- Mac Studio M5 Max
- Mac Studio M5 Ultra
- Mac Studio M4 Max
- Mac Studio M3 Ultra
- Mac Studio M2 Ultra
- Mac Studio M1 Max
- Mac Studio M1 Ultra
Inne Maki z układem M2 Max:
Bezpośrednio:
M2 Max do lokalnej AI · Najlepszy Mac do lokalnych LLM · Wszystkie Maki
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.