Os melhores LLMs para um Mac de 36 GB.

38 de 73 modelos abertos rodam bem com 36 GB. Por padrão, a GPU pode usar cerca de 27 GB dessa memória. A velocidade depende do chip: de 150 GB/s no M3 Pro a 460 GB/s no M5 Max.

O mais inteligente que roda bemQwen3.8 27B4 bits · 15,2 GB · 3–24 tok/sO maior que roda bemQwen3.6 35B A3B4 bits · 19,7 GB · 40–216 tok/sPara códigoQwen3 Coder 30B A3B Instruct6 bits · 24,8 GB · 25–136 tok/s

Macs com 36 GB

4 chips de M3 a M5 vêm com 36 GB. Abra um para ver a lista e as velocidades dele.

Roda bem 40

Cabe com espaço para o contexto, a 10 tokens por segundo ou mais no M5 Max.

ModeloVersãoMemóriaM3 ProM5 Max
Qwen3.8 27B27B · Inteligência 33,74 bits15,2 GB3–514–24
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B ativos · Inteligência 18,24 bits19,7 GB40–71122–216
Muse Glimmer 30B29,6B · Inteligência 17,54 bits16,7 GB3–512–22
Gemma 4 31B30,7B · Inteligência 14,74 bits17,3 GB3–512–21
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B ativos · Inteligência 12,96 bits24,4 GB28–5086–153
Granite 4.2 30B30B · Inteligência 12,74 bits16,9 GB3–512–22
MiniCPM5 2B2,52B · Inteligência 12,58 bits2,7 GB25–4477–136
Qwen3.5 9B9B · Inteligência 11,28 bits9,6 GB13–2422–38
Granite 4.2 8B8B · Inteligência 11,18 bits8,5 GB10–1824–43
Granite 4.2 3B3B · Inteligência 9,18 bits3,2 GB21–3865–115
gpt-oss-20b21B · 3,6B ativos · Inteligência 94,25 bits nativo13,8 GB36–63109–194
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B ativos · Inteligência 8,96 bits24,4 GB24–4374–131
Gemma 4 E4B8B · Inteligência 8,98 bits8,5 GB14–2543–77
Ministral 3 8B8,9B · Inteligência 5,58 bits9,5 GB14–2422–39
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Inteligência 4,88 bits4,2 GB16–2949–88
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B ativos6 bits24,8 GB25–4477–136
GLM-4.7 Flash30B · 3B ativos6 bits24,4 GB28–5086–153
Qwen3.6 27B27B4 bits15,2 GB3–514–24
Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B ativos6 bits20,5 GB22–3967–119
Devstral Small 2 (24B)24B6 bits19,5 GB3–611–19
Magistral Small 1.2 (2509)24B6 bits19,5 GB3–611–19
Mistral Small 3.2 (24B)24B6 bits19,5 GB3–611–19
LFM2.5 24B A2B24B · 2B ativos6 bits19,5 GB42–75129–230
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8 bits15,9 GB4–813–23
Phi-4 (14B)14B8 bits14,9 GB5–814–25
Gemma 4 12B Unified12B8 bits12,7 GB10–1816–29
Qwen3 8B8,2B8 bits8,7 GB10–1824–42
Llama 3.1 8B Instruct8B8 bits8,5 GB10–1824–43
Gemma 4 E2B5,1B8 bits5,4 GB28–5086–153
Qwen3.5 4B4B8 bits4,3 GB16–2848–86
Phi-4 mini instruct3,8B8 bits4 GB17–3052–92
Llama 3.2 3B Instruct3,21B8 bits3,4 GB20–3561–108
SmolLM3 3B3B8 bits3,2 GB21–3865–115
LFM2.5 2.6B2,69B8 bits2,9 GB23–4171–127
Qwen3.5 2B2B8 bits2,1 GB32–5799–175
Llama 3.2 1B Instruct1,23B8 bits1,3 GB52–92159–283
Qwen3.5 0.8B0,8B8 bits0,9 GB75–133230–409
Qwen3 0.6B0,6B8 bits0,6 GB113–200345–613
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B ativos · Inteligência 21,42 bits qualidade menor23,1 GB24–4374–131
Qwen3 Coder Next80B · 3B ativos · Inteligência 9,22 bits qualidade menor25 GB75–133230–409

Roda, mas devagar 1

Cabe, mas abaixo de 10 tokens por segundo: serve para trabalho em lote, mas é lento para chat.

ModeloVersãoMemóriaM3 ProM5 Max
Llama 3.3 70B Instruct70B2 bits qualidade menor21,9 GB3–59–17

Grande demais 32

Precisa de mais de 36 GB de memória, mesmo com 2 bits.

Perguntas

Qual é o melhor LLM para um Mac com 36 GB?
Entre os modelos com Intelligence Index publicado, Qwen3.8 27B tem a maior pontuação entre os que rodam bem com 36 GB (4 bits). O maior que roda bem é Qwen3.6 35B A3B. Para código: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct.
36 GB são suficientes para IA local no Mac?
38 dos 73 modelos abertos desta lista rodam bem com essa memória, com 4 bits ou mais. Por padrão, o macOS deixa a GPU usar cerca de 27 GB dela; o modelo e o contexto precisam caber nisso.
Um Mac de 36 GB roda gpt-oss-20b?
Sim, 4,25 bits nativo, a cerca de 36–63 tokens por segundo em um M3 Pro e 109–194 em um M5 Max.

Outros tamanhos: 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

Rode os modelos com o MLX Harness (grátis, open source) ou com o mlx-lm da Apple no Terminal: passo a passo.

Como é calculado

Memória: os parâmetros do modelo com 8, 6, 4, 3 ou 2 bits por peso, mais as escalas por grupo do MLX (meio bit por peso), ou o formato nativo do modelo, com espaço extra para o contexto. Por padrão, o macOS deixa a GPU usar cerca de 75% da memória unificada. Velocidade: a largura de banda da memória dividida pelos bytes lidos por token é o teto para uma conversa; nos benchmarks públicos de Apple Silicon do llama.cpp, execuções reais chegam a cerca de 45% a 80% desse teto, que é a faixa mostrada. São estimativas, não medições: meça o seu Mac no MLX Bench. Dados dos modelos tirados de cada model card oficial; dados dos chips, das especificações técnicas da Apple. Verificado em 2026-10-19. Os mesmos dados de mlx.app/compare.

Melhores LLMs locais para Mac de 36 GB (M3 a M5): o que roda