ВойтиСоздать кошелек

Лучшие LLM для Mac с 64 ГБ.

В 64 ГБ хорошо работают 39 из 73 открытых моделей. По умолчанию GPU может использовать около 48 ГБ. Скорость зависит от чипа: от 273 ГБ/с у M4 Pro до 800 ГБ/с у M1 Ultra.

Самая умная из работающих хорошоQwen3.8 27B8 бит · 28,7 ГБ · 4–22 tok/sСамая большая из работающих хорошоNemotron 3.5 Bolt 74B A9B4 бит · 41,6 ГБ · 24–125 tok/sДля кодаQwen3 Coder 30B A3B Instruct8 бит · 32,4 ГБ · 35–183 tok/s

Mac с 64 ГБ

Чипов M1–M5 с 64 ГБ: 9. Откройте любой, чтобы увидеть его список и скорость.

Работают хорошо 47

Помещается с запасом для контекста, 10 и более токенов в секунду на M1 Ultra.

МодельВерсияПамятьM4 ProM1 Ultra
Qwen3.8 27B27B · Интеллект 33,78 бит28,7 ГБ4–813–22
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · активных: 9B · Интеллект 21,44 бит41,6 ГБ24–4371–125
Qwen3.6 35B A3B35B · активных: 3B · Интеллект 18,28 бит37,2 ГБ38–68113–200
Muse Glimmer 30B29,6B · Интеллект 17,58 бит31,5 ГБ4–711–20
Gemma 4 31B30,7B · Интеллект 14,78 бит32,6 ГБ4–711–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · активных: 3B · Интеллект 12,98 бит31,9 ГБ38–68113–200
Granite 4.2 30B30B · Интеллект 12,78 бит31,9 ГБ4–711–20
MiniCPM5 2B2,52B · Интеллект 12,58 бит2,7 ГБ45–81133–237
Qwen3.5 9B9B · Интеллект 11,28 бит9,6 ГБ13–2338–67
Granite 4.2 8B8B · Интеллект 11,18 бит8,5 ГБ14–2642–75
Granite 4.2 3B3B · Интеллект 9,18 бит3,2 ГБ38–68113–200
gpt-oss-20b21B · активных: 3,6B · Интеллект 9нативные 4,25 бит13,8 ГБ65–115189–337
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · активных: 3,5B · Интеллект 8,98 бит31,9 ГБ33–5997–173
Gemma 4 E4B8B · Интеллект 8,98 бит8,5 ГБ26–4675–133
Ministral 3 8B8,9B · Интеллект 5,58 бит9,5 ГБ13–2338–67
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Интеллект 4,88 бит4,2 ГБ29–5286–152
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · активных: 3,3B8 бит32,4 ГБ35–62103–183
GLM-4.7 Flash30B · активных: 3B8 бит31,9 ГБ38–68113–200
Qwen3.6 27B27B8 бит28,7 ГБ4–813–22
Gemma 4 26B A4B25,2B · активных: 3,8B8 бит26,8 ГБ31–5590–160
Devstral Small 2 (24B)24B8 бит25,5 ГБ5–914–25
Magistral Small 1.2 (2509)24B8 бит25,5 ГБ5–914–25
Mistral Small 3.2 (24B)24B8 бит25,5 ГБ5–914–25
LFM2.5 24B A2B24B · активных: 2B8 бит25,5 ГБ59–104171–305
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8 бит15,9 ГБ10–1823–40
Phi-4 (14B)14B8 бит14,9 ГБ11–1924–43
Gemma 4 12B Unified12B8 бит12,7 ГБ10–1728–50
Qwen3 8B8,2B8 бит8,7 ГБ14–2541–74
Llama 3.1 8B Instruct8B8 бит8,5 ГБ14–2642–75
Gemma 4 E2B5,1B8 бит5,4 ГБ51–91150–267
Qwen3.5 4B4B8 бит4,3 ГБ29–5184–149
Phi-4 mini instruct3,8B8 бит4 ГБ31–5590–160
Llama 3.2 3B Instruct3,21B8 бит3,4 ГБ36–64106–188
SmolLM3 3B3B8 бит3,2 ГБ38–68113–200
LFM2.5 2.6B2,69B8 бит2,9 ГБ42–75124–221
Qwen3.5 2B2B8 бит2,1 ГБ59–104171–305
Llama 3.2 1B Instruct1,23B8 бит1,3 ГБ95–168277–492
Qwen3.5 0.8B0,8B8 бит0,9 ГБ137–243400–711
Qwen3 0.6B0,6B8 бит0,6 ГБ205–364600–1067
Qwen3.5 122B A10B122B · активных: 10B · Интеллект 15,62 бит ниже качество38,1 ГБ40–70116–206
gpt-oss-120b117B · активных: 5,1B · Интеллект 11,62 бит ниже качество36,6 ГБ77–137225–400
Mistral Small 4 (119B)119B · активных: 6,5B · Интеллект 11,32 бит ниже качество37,2 ГБ61–109180–320
Qwen3 Coder Next80B · активных: 3B · Интеллект 9,23 бит ниже качество35 ГБ95–168277–492
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · активных: 17B · Интеллект 6,52 бит ниже качество34,1 ГБ23–4168–121
Ornith 1.5 122B122B · активных: 10B2 бит ниже качество38,1 ГБ40–70116–206
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · активных: 12B2 бит ниже качество37,5 ГБ32–5795–168
GLM-4.5 Air106B · активных: 12B2 бит ниже качество33,1 ГБ32–5795–168

Работают, но медленно 3

Помещается, но меньше 10 токенов в секунду: подойдет для пакетных задач, для чата медленно.

МодельВерсияПамятьM4 ProM1 Ultra
Llama 3.3 70B Instruct70B4 бит39,4 ГБ3–69–16
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Интеллект 14,22 бит ниже качество40 ГБ3–59–16
Devstral 2 (123B)123B2 бит ниже качество38,4 ГБ3–69–17

Слишком большие 23

Нужно больше 64 ГБ памяти, даже при 2 битах.

Вопросы

Какая LLM лучше всего подходит для Mac с 64 ГБ?
Среди моделей с опубликованным Intelligence Index выше всех из тех, что хорошо работают в 64 ГБ, оценена Qwen3.8 27B (8 бит). Самая большая из хорошо работающих — Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B. Для кода: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct.
Хватит ли 64 ГБ для локального ИИ на Mac?
Из 73 открытых моделей здесь 39 хорошо работают в таком объеме при 4 битах или лучше. По умолчанию macOS отдает GPU около 48 ГБ; модель и ее контекст должны поместиться в этот объем.
Запустит ли Mac с 64 ГБ gpt-oss-20b?
Да, нативные 4,25 бит: около 65–115 токенов в секунду на M4 Pro и 189–337 на M1 Ultra.

Другие объемы: 8 ГБ · 16 ГБ · 18 ГБ · 24 ГБ · 32 ГБ · 36 ГБ · 48 ГБ · 64 ГБ · 96 ГБ · 128 ГБ · 192 ГБ · 256 ГБ · 512 ГБ

Запускайте их в MLX Harness (бесплатно, открытый код) или через mlx-lm от Apple в Терминале: пошагово.

Как это рассчитано

Память: параметры модели при 8, 6, 4, 3 или 2 битах на вес плюс групповые масштабы MLX (полбита на вес) или ее нативный формат, а сверху — место для контекста. По умолчанию macOS отдает GPU около 75% объединенной памяти. Скорость: пропускная способность памяти, деленная на число байтов, читаемых на каждый токен, — это потолок для одного диалога; в публичных тестах llama.cpp на Apple Silicon реальные запуски достигают примерно 45–80% от него, и показан именно этот диапазон. Это оценки, а не измерения: измерьте свой Mac в MLX Bench. Данные моделей — из официальных карточек моделей, данные чипов — из технических характеристик Apple. Проверено 2026-10-19. Те же данные, что и на mlx.app/compare.

Лучшие локальные LLM для Mac с 64 ГБ (M1–M5): что работает