EntrarCriar carteira

O que um M2 Pro com 32 GB roda?

30 de 73 modelos abertos rodam bem nele. Por padrão, a GPU pode usar cerca de 24 GB dos seus 32 GB, e o chip lê a memória a 200 GB/s, o que define a velocidade de escrita. Presente em: MacBook Pro (14-inch, 2023), MacBook Pro (16-inch, 2023), Mac mini (2023).

O mais inteligente que roda bemQwen3.6 35B A3B4 bits · 19,7 GB · 53–94 tok/sO maior que roda bemQwen3.6 35B A3B4 bits · 19,7 GB · 53–94 tok/sPara códigoQwen3 Coder 30B A3B Instruct4 bits · 17,2 GB · 47–84 tok/s

Roda bem 30

Cabe com espaço para o contexto, a 10 tokens por segundo ou mais.

ModeloVersãoMemóriaTokens/s
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B ativos · Inteligência 18,24 bits19,7 GB53–94
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B ativos · Inteligência 12,94 bits16,9 GB53–94
MiniCPM5 2B2,52B · Inteligência 12,58 bits2,7 GB33–59
Qwen3.5 9B9B · Inteligência 11,26 bits7,3 GB12–22
Granite 4.2 8B8B · Inteligência 11,18 bits8,5 GB11–19
Granite 4.2 3B3B · Inteligência 9,18 bits3,2 GB28–50
gpt-oss-20b21B · 3,6B ativos · Inteligência 94,25 bits nativo13,8 GB47–84
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B ativos · Inteligência 8,94 bits16,9 GB45–80
Gemma 4 E4B8B · Inteligência 8,98 bits8,5 GB19–33
Ministral 3 8B8,9B · Inteligência 5,56 bits7,2 GB13–22
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Inteligência 4,88 bits4,2 GB21–38
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B ativos4 bits17,2 GB47–84
GLM-4.7 Flash30B · 3B ativos4 bits16,9 GB53–94
Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B ativos6 bits20,5 GB29–52
LFM2.5 24B A2B24B · 2B ativos6 bits19,5 GB56–100
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B4 bits8,4 GB11–19
Phi-4 (14B)14B4 bits7,9 GB11–20
Gemma 4 12B Unified12B4 bits6,7 GB13–24
Qwen3 8B8,2B8 bits8,7 GB10–18
Llama 3.1 8B Instruct8B8 bits8,5 GB11–19
Gemma 4 E2B5,1B8 bits5,4 GB38–67
Qwen3.5 4B4B8 bits4,3 GB21–37
Phi-4 mini instruct3,8B8 bits4 GB23–40
Llama 3.2 3B Instruct3,21B8 bits3,4 GB26–47
SmolLM3 3B3B8 bits3,2 GB28–50
LFM2.5 2.6B2,69B8 bits2,9 GB31–55
Qwen3.5 2B2B8 bits2,1 GB43–76
Llama 3.2 1B Instruct1,23B8 bits1,3 GB69–123
Qwen3.5 0.8B0,8B8 bits0,9 GB100–178
Qwen3 0.6B0,6B8 bits0,6 GB150–267

Roda, mas devagar 9

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

ModeloVersãoMemóriaTokens/s
Qwen3.8 27B27B · Inteligência 33,76 bits21,9 GB4–7
Muse Glimmer 30B29,6B · Inteligência 17,54 bits16,7 GB5–10
Gemma 4 31B30,7B · Inteligência 14,74 bits17,3 GB5–9
Granite 4.2 30B30B · Inteligência 12,74 bits16,9 GB5–9
Qwen3.6 27B27B6 bits21,9 GB4–7
Devstral Small 2 (24B)24B6 bits19,5 GB5–8
Magistral Small 1.2 (2509)24B6 bits19,5 GB5–8
Mistral Small 3.2 (24B)24B6 bits19,5 GB5–8
Llama 3.3 70B Instruct70B2 bits qualidade menor21,9 GB4–7

Cabe no limite 2

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

ModeloVersãoMemóriaTokens/s
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B ativos · Inteligência 21,42 bits qualidade menor23,1 GB32–57
Qwen3 Coder Next80B · 3B ativos · Inteligência 9,22 bits qualidade menor25 GB100–178

Grande demais 32

Precisa de mais de 32 GB de memória, mesmo com 2 bits.

Outros Macs

Todos os Macs com 32 GB, de qualquer chip.

O M2 Pro com mais ou menos memória:

Chips vizinhos:

Frente a frente:

Compare com qualquer Mac ou GPU · O M2 Pro para IA local · O melhor Mac para LLMs locais · Todos os Macs

Perguntas

Qual é o melhor LLM para um M2 Pro com 32 GB?
Entre os modelos com Intelligence Index publicado, Qwen3.6 35B A3B tem a maior pontuação entre os que rodam bem aqui: 4 bits, cerca de 53–94 tokens por segundo.
Um M2 Pro com 32 GB roda Llama 3.3 70B?
Sim, mas devagar: 2 bits (qualidade menor), a cerca de 4–7 tokens por segundo.
Qual é a velocidade do gpt-oss-20b em um M2 Pro?
Cerca de 47–84 tokens por segundo (4,25 bits nativo), pelos 200 GB/s de largura de banda da memória do chip.

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.

Quais LLMs um M2 Pro com 32 GB roda? Modelos e velocidade