По объему памяти
| Память | Работают хорошо | Самая большая из работающих хорошо | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 16 ГБ200 ГБ/с | 22 | Phi-4 Reasoning Vision 15B | 56–100 tok/s |
| 32 ГБ200 ГБ/с | 30 | Qwen3.6 35B A3B | 47–84 tok/s |
Модели: Mac mini (2023). Не каждый объем памяти доступен в каждой модели; что предлагается для каждой, указано в технических характеристиках Apple.
Вопросы
- Подходит ли Mac mini с чипом M2 Pro для локальных LLM?
- С 32 ГБ он хорошо запускает 30 из 73 открытых моделей, вплоть до Qwen3.6 35B A3B, и генерирует около 47–84 токенов в секунду с gpt-oss-20b. M2 Pro читает память со скоростью 200 ГБ/с — от этого зависит скорость генерации.
- Mac mini с чипом M2 Pro: сколько памяти нужно для ИИ?
- Открытых моделей, работающих хорошо: 22 при 16 ГБ и 30 при 32 ГБ, вплоть до Qwen3.6 35B A3B. Объем памяти определяет, какие модели поместятся, и увеличить его потом нельзя.
Другие Mac
Mac mini с другими чипами:
Другие Mac с чипом M2 Pro:
Один на один:
M2 Pro для локального ИИ · Лучший Mac для локальных LLM · Все Mac
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.