Por tamanho de memória
| Memória | Rodam bem | O maior que roda bem | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 16 GB200 GB/s | 22 | Phi-4 Reasoning Vision 15B | 56–100 tok/s |
| 32 GB200 GB/s | 30 | Qwen3.6 35B A3B | 47–84 tok/s |
Modelos de Mac: MacBook Pro (14-inch, 2021), MacBook Pro (16-inch, 2021). Nem todo tamanho de memória é oferecido em todo modelo; as especificações técnicas da Apple mostram com o que cada um vem.
Perguntas
- MacBook Pro com M1 Pro é bom para LLMs locais?
- Com 32 GB, roda bem 30 de 73 modelos abertos, até Qwen3.6 35B A3B, e escreve cerca de 47–84 tokens por segundo com gpt-oss-20b. O chip M1 Pro lê a memória a 200 GB/s, o que define a velocidade de escrita.
- MacBook Pro com M1 Pro: quanta memória ter para IA?
- Com 16 GB, roda bem 22 modelos abertos; com 32 GB, 30, até Qwen3.6 35B A3B. A memória decide quais modelos cabem e não pode ser ampliada depois.
Outros Macs
MacBook Pro com outros chips:
- MacBook Pro M5
- MacBook Pro M5 Pro
- MacBook Pro M5 Max
- MacBook Pro M4
- MacBook Pro M4 Pro
- MacBook Pro M4 Max
- MacBook Pro M3
- MacBook Pro M3 Pro
- MacBook Pro M3 Max
- MacBook Pro M2
- MacBook Pro M2 Pro
- MacBook Pro M2 Max
- MacBook Pro M1
- MacBook Pro M1 Max
Frente a frente:
O M1 Pro 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.