Qual é o melhor LLM para um Mac com 8 GB?

Entre os modelos com Intelligence Index publicado, MiniCPM5 2B tem a maior pontuação entre os que rodam bem com 8 GB (8 bits). O maior que roda bem é Granite 4.2 8B.

8 GB são suficientes para IA local no Mac?

16 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 6 GB dela; o modelo e o contexto precisam caber nisso.

Um Mac de 8 GB roda gpt-oss-20b?

Não: ele precisa de mais do que os 6 GB que a GPU pode usar por padrão.

Melhores LLMs locais para Mac de 8 GB (M1 a M3): o que roda

Macs com 8 GB

3 chips de M1 a M3 vêm com 8 GB. Abra um para ver a lista e as velocidades dele.

Roda bem 21

Cabe com espaço para o contexto, a 10 tokens por segundo ou mais no M2.

Modelo	Versão	Memória	M1	M2
MiniCPM5 2B2,52B · Inteligência 12,5	8 bits	2,7 GB	11–20	17–30
Granite 4.2 8B8B · Inteligência 11,1	4 bits	4,5 GB	7–12	10–18
Granite 4.2 3B3B · Inteligência 9,1	8 bits	3,2 GB	10–17	14–25
Gemma 4 E4B8B · Inteligência 8,9	4 bits	4,5 GB	12–22	18–32
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Inteligência 4,8	8 bits	4,2 GB	10–17	11–19
Llama 3.1 8B Instruct8B	4 bits	4,5 GB	7–12	10–18
Gemma 4 E2B5,1B	6 bits	4,1 GB	16–29	24–42
Qwen3.5 4B4B	8 bits	4,3 GB	13–24	10–19
Phi-4 mini instruct3,8B	8 bits	4 GB	10–18	11–20
Llama 3.2 3B Instruct3,21B	8 bits	3,4 GB	12–21	13–24
SmolLM3 3B3B	8 bits	3,2 GB	10–17	14–25
LFM2.5 2.6B2,69B	8 bits	2,9 GB	11–19	16–28
Qwen3.5 2B2B	8 bits	2,1 GB	15–26	21–38
Llama 3.2 1B Instruct1,23B	8 bits	1,3 GB	24–42	35–62
Qwen3.5 0.8B0,8B	8 bits	0,9 GB	34–60	50–89
Qwen3 0.6B0,6B	8 bits	0,6 GB	51–91	75–133
Qwen3.5 9B9B · Inteligência 11,2	3 bits qualidade menor	3,9 GB	8–14	12–21
Ministral 3 8B8,9B · Inteligência 5,5	3 bits qualidade menor	3,9 GB	8–14	12–21
Phi-4 (14B)14B	2 bits qualidade menor	4,4 GB	7–12	10–18
Gemma 4 12B Unified12B	2 bits qualidade menor	3,7 GB	8–15	12–22
Qwen3 8B8,2B	3 bits qualidade menor	3,6 GB	9–15	13–22

Cabe no limite 1

Precisa de quase toda a memória: aumente o limite de memória da GPU e mantenha o contexto curto.

Modelo	Versão	Memória	M1	M2
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B	2 bits qualidade menor	4,7 GB	7–12	10–17

Grande demais 51

Precisa de mais de 8 GB de memória, mesmo com 2 bits.

Perguntas

Qual é o melhor LLM para um Mac com 8 GB?: Entre os modelos com Intelligence Index publicado, MiniCPM5 2B tem a maior pontuação entre os que rodam bem com 8 GB (8 bits). O maior que roda bem é Granite 4.2 8B.
8 GB são suficientes para IA local no Mac?: 16 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 6 GB dela; o modelo e o contexto precisam caber nisso.
Um Mac de 8 GB roda gpt-oss-20b?: Não: ele precisa de mais do que os 6 GB que a GPU pode usar por padrão.

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.