Por tamanho de memória
| Memória | Rodam bem | O maior que roda bem | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 8 GB100 GB/s | 16 | Granite 4.2 8B | grande demais |
| 16 GB100 GB/s | 17 | Qwen3 8B | 28–50 tok/s |
| 24 GB100 GB/s | 20 | Gemma 4 26B A4B | 24–42 tok/s |
Modelos de Mac: MacBook Air (13-inch, M3, 2024), MacBook Air (15-inch, M3, 2024). Nem todo tamanho de memória é oferecido em todo modelo; as especificações técnicas da Apple mostram com o que cada um vem.
Perguntas
- MacBook Air com M3 é bom para LLMs locais?
- Com 24 GB, roda bem 20 de 73 modelos abertos, até Gemma 4 26B A4B, e escreve cerca de 24–42 tokens por segundo com gpt-oss-20b. O chip M3 lê a memória a 100 GB/s, o que define a velocidade de escrita.
- MacBook Air com M3: quanta memória ter para IA?
- Com 8 GB, roda bem 16 modelos abertos; com 24 GB, 20, até Gemma 4 26B A4B. A memória decide quais modelos cabem e não pode ser ampliada depois.
Outros Macs
MacBook Air com outros chips:
Outros Macs com M3:
Frente a frente:
O M3 para IA local · O melhor Mac para LLMs locais · Todos os Macs
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.