Por tamanho de memória
| Memória | Rodam bem | O maior que roda bem | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 16 GB153 GB/s | 20 | Gemma 4 12B Unified | 43–77 tok/s |
| 24 GB153 GB/s | 23 | Gemma 4 26B A4B | 36–64 tok/s |
| 32 GB153 GB/s | 28 | Qwen3.6 35B A3B | 36–64 tok/s |
Modelos de Mac: MacBook Air (13-inch, M5), MacBook Air (15-inch, M5). 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 M5 é bom para LLMs locais?
- Com 32 GB, roda bem 28 de 73 modelos abertos, até Qwen3.6 35B A3B, e escreve cerca de 36–64 tokens por segundo com gpt-oss-20b. O chip M5 lê a memória a 153 GB/s, o que define a velocidade de escrita.
- MacBook Air com M5: quanta memória ter para IA?
- Com 16 GB, roda bem 20 modelos abertos; com 32 GB, 28, até Qwen3.6 35B A3B. A memória decide quais modelos cabem e não pode ser ampliada depois.
Outros Macs
MacBook Air com outros chips:
Outros Macs com M5:
Frente a frente:
O M5 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.