Roda bem 60
Cabe com espaço para o contexto, a 10 tokens por segundo ou mais.
| Modelo | Versão | Memória | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Flash Next180B · 6B ativos · Inteligência 39,8 | 6 bits | 146 GB | 75–134 |
| MiMo V2.6 Flash309B · 15B ativos · Inteligência 37,9 | 4,48 bits nativo | 173 GB | 44–78 |
| Qwen3.8 27B27B · Inteligência 33,7 | 8 bits | 28,7 GB | 13–23 |
| Inkling Small276B · 12B ativos · Inteligência 25,7 | 4 bits | 155 GB | 54–96 |
| Hy3295B · 21B ativos · Inteligência 25,3 | 4 bits | 166 GB | 31–56 |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B ativos · Inteligência 21,4 | 8 bits | 78,6 GB | 38–68 |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B ativos · Inteligência 18,2 | 8 bits | 37,2 GB | 115–205 |
| Muse Glimmer 30B29,6B · Inteligência 17,5 | 8 bits | 31,5 GB | 12–21 |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B ativos · Inteligência 15,6 | 8 bits | 130 GB | 35–62 |
| Gemma 4 31B30,7B · Inteligência 14,7 | 8 bits | 32,6 GB | 11–20 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B ativos · Inteligência 12,9 | 8 bits | 31,9 GB | 115–205 |
| Granite 4.2 30B30B · Inteligência 12,7 | 8 bits | 31,9 GB | 12–21 |
| MiniCPM5 2B2,52B · Inteligência 12,5 | 8 bits | 2,7 GB | 137–243 |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B ativos · Inteligência 11,6 | 4,25 bits nativo | 65,3 GB | 137–243 |
| Mistral Small 4 (119B)119B · 6,5B ativos · Inteligência 11,3 | 8 bits | 126 GB | 53–95 |
| Qwen3.5 9B9B · Inteligência 11,2 | 8 bits | 9,6 GB | 38–68 |
| Granite 4.2 8B8B · Inteligência 11,1 | 8 bits | 8,5 GB | 43–77 |
| Qwen3 Coder Next80B · 3B ativos · Inteligência 9,2 | 8 bits | 85 GB | 115–205 |
| Granite 4.2 3B3B · Inteligência 9,1 | 8 bits | 3,2 GB | 115–205 |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B ativos · Inteligência 9 | 4,25 bits nativo | 13,8 GB | 194–345 |
| Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B ativos · Inteligência 8,9 | 8 bits | 31,9 GB | 100–177 |
| Gemma 4 E4B8B · Inteligência 8,9 | 8 bits | 8,5 GB | 77–137 |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B ativos · Inteligência 6,5 | 8 bits | 116 GB | 20–36 |
| Ministral 3 8B8,9B · Inteligência 5,5 | 8 bits | 9,5 GB | 39–69 |
| Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Inteligência 4,8 | 8 bits | 4,2 GB | 88–156 |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B ativos | 4 bits | 160 GB | 50–90 |
| MiniMax M2.7230B · 10B ativos | 4 bits | 129 GB | 66–117 |
| Ornith 1.5 122B122B · 10B ativos | 8 bits | 130 GB | 35–62 |
| Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B ativos | 8 bits | 128 GB | 29–51 |
| GLM-4.5 Air106B · 12B ativos | 8 bits | 113 GB | 29–51 |
| Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B ativos | 8 bits | 32,4 GB | 105–187 |
| GLM-4.7 Flash30B · 3B ativos | 8 bits | 31,9 GB | 115–205 |
| Qwen3.6 27B27B | 8 bits | 28,7 GB | 13–23 |
| Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B ativos | 8 bits | 26,8 GB | 92–164 |
| Devstral Small 2 (24B)24B | 8 bits | 25,5 GB | 14–26 |
| Magistral Small 1.2 (2509)24B | 8 bits | 25,5 GB | 14–26 |
| Mistral Small 3.2 (24B)24B | 8 bits | 25,5 GB | 14–26 |
| LFM2.5 24B A2B24B · 2B ativos | 8 bits | 25,5 GB | 176–312 |
| Phi-4 Reasoning Vision 15B15B | 8 bits | 15,9 GB | 23–41 |
| Phi-4 (14B)14B | 8 bits | 14,9 GB | 25–44 |
| Gemma 4 12B Unified12B | 8 bits | 12,7 GB | 29–52 |
| Qwen3 8B8,2B | 8 bits | 8,7 GB | 42–75 |
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 8 bits | 8,5 GB | 43–77 |
| Gemma 4 E2B5,1B | 8 bits | 5,4 GB | 154–273 |
| Qwen3.5 4B4B | 8 bits | 4,3 GB | 86–152 |
| Phi-4 mini instruct3,8B | 8 bits | 4 GB | 92–164 |
| Llama 3.2 3B Instruct3,21B | 8 bits | 3,4 GB | 108–193 |
| SmolLM3 3B3B | 8 bits | 3,2 GB | 115–205 |
| LFM2.5 2.6B2,69B | 8 bits | 2,9 GB | 127–226 |
| Qwen3.5 2B2B | 8 bits | 2,1 GB | 176–312 |
| Llama 3.2 1B Instruct1,23B | 8 bits | 1,3 GB | 284–504 |
| Qwen3.5 0.8B0,8B | 8 bits | 0,9 GB | 410–728 |
| Qwen3 0.6B0,6B | 8 bits | 0,6 GB | 614–1092 |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017552B · 16B ativos · Inteligência 45,1 | 2 bits qualidade menor | 173 GB | 74–131 |
| GLM-5.3 Flash320B · 18B ativos · Inteligência 41,8 | 3 bits qualidade menor | 140 GB | 47–83 |
| Beam 1.0501B · 23B ativos · Inteligência 30,3 | 2 bits qualidade menor | 157 GB | 51–91 |
| MiniMax M3428B · 23B ativos · Inteligência 29,2 | 2 bits qualidade menor | 134 GB | 51–91 |
| Nemotron 3 Ultra 550B A55B550B · 55B ativos · Inteligência 22,9 | 2 bits qualidade menor | 172 GB | 21–38 |
| Qwen3.5 397B A17B397B · 17B ativos · Inteligência 18,4 | 3 bits qualidade menor | 174 GB | 50–89 |
| Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B · 17B ativos · Inteligência 9,3 | 3 bits qualidade menor | 175 GB | 50–89 |
Roda, mas devagar 3
Cabe, mas abaixo de 10 tokens por segundo: serve para trabalho em lote, mas é lento para chat.
| Modelo | Versão | Memória | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Inteligência 14,2 | 8 bits | 136 GB | 3–5 |
| Devstral 2 (123B)123B | 8 bits | 131 GB | 3–5 |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 8 bits | 74,4 GB | 5–9 |
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 | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| Mistral Large 3 (675B)675B · 41B ativos | 2 bits qualidade menor | 211 GB | 29–51 |
Grande demais 9
Precisa de mais de 256 GB de memória, mesmo com 2 bits.
Outros Macs
Todos os Macs com 256 GB, de qualquer chip.
O M3 Ultra com mais ou menos memória:
Chips vizinhos:
Frente a frente:
Contra PCs e placas de vídeo:
Compare com qualquer Mac ou GPU · O M3 Ultra para IA local · O melhor Mac para LLMs locais · Todos os Macs
Perguntas
- Qual é o melhor LLM para um M3 Ultra com 256 GB?
- Entre os modelos com Intelligence Index publicado, Qwen3.8 Flash Next tem a maior pontuação entre os que rodam bem aqui: 6 bits, cerca de 75–134 tokens por segundo. O maior que roda bem é MiMo V2.6 Flash.
- Um M3 Ultra com 256 GB roda Llama 3.3 70B?
- Sim, mas devagar: 8 bits, a cerca de 5–9 tokens por segundo.
- Qual é a velocidade do gpt-oss-20b em um M3 Ultra?
- Cerca de 194–345 tokens por segundo (4,25 bits nativo), pelos 819 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.