LLM ipi ni bora kwa M5 Pro yenye GB 24?

Miongoni mwa modeli zenye Intelligence Index iliyochapishwa, MiniCPM5 2B ina alama ya juu zaidi kati ya zile zinazoenda vizuri hapa: 8-bit, takriban tokeni 51–91 kwa sekunde. Kubwa zaidi inayoenda vizuri ni Gemma 4 26B A4B.

Je, M5 Pro yenye GB 24 inaweza kuendesha Llama 3.3 70B?

Hapana: hata kwa biti 2 inahitaji zaidi ya GB 18 ambazo GPU inaweza kutumia kwa chaguo-msingi.

gpt-oss-20b ina kasi gani kwenye M5 Pro?

Takriban tokeni 73–129 kwa sekunde (4.25-bit asili), kutokana na bandwidth ya kumbukumbu ya chipu ya 307 GB/s.

M5 Pro yenye GB 24 inaendesha LLM zipi? Modeli na kasi

Zinaenda vizuri 36

Inatosha na kubakiza nafasi ya context, kwa tokeni 10 au zaidi kwa sekunde.

Modeli	Toleo	Kumbukumbu	Tokeni/s
MiniCPM5 2B2.52B · Akili 12.5	8-bit	2.7 GB	51–91
Qwen3.5 9B9B · Akili 11.2	8-bit	9.6 GB	14–26
Granite 4.2 8B8B · Akili 11.1	8-bit	8.5 GB	16–29
Granite 4.2 3B3B · Akili 9.1	8-bit	3.2 GB	43–77
gpt-oss-20b21B · 3.6B zinazotumika · Akili 9	4.25-bit asili	13.8 GB	73–129
Gemma 4 E4B8B · Akili 8.9	8-bit	8.5 GB	29–51
Ministral 3 8B8.9B · Akili 5.5	8-bit	9.5 GB	15–26
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · Akili 4.8	8-bit	4.2 GB	33–58
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B zinazotumika	4-bit	14.2 GB	66–117
Devstral Small 2 (24B)24B	4-bit	13.5 GB	10–18
Magistral Small 1.2 (2509)24B	4-bit	13.5 GB	10–18
Mistral Small 3.2 (24B)24B	4-bit	13.5 GB	10–18
LFM2.5 24B A2B24B · 2B zinazotumika	4-bit	13.5 GB	126–223
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B	6-bit	12.2 GB	11–20
Phi-4 (14B)14B	6-bit	11.4 GB	12–22
Gemma 4 12B Unified12B	8-bit	12.7 GB	11–19
Qwen3 8B8.2B	8-bit	8.7 GB	16–28
Llama 3.1 8B Instruct8B	8-bit	8.5 GB	16–29
Gemma 4 E2B5.1B	8-bit	5.4 GB	58–102
Qwen3.5 4B4B	8-bit	4.3 GB	32–57
Phi-4 mini instruct3.8B	8-bit	4 GB	35–61
Llama 3.2 3B Instruct3.21B	8-bit	3.4 GB	41–72
SmolLM3 3B3B	8-bit	3.2 GB	43–77
LFM2.5 2.6B2.69B	8-bit	2.9 GB	48–85
Qwen3.5 2B2B	8-bit	2.1 GB	66–117
Llama 3.2 1B Instruct1.23B	8-bit	1.3 GB	106–189
Qwen3.5 0.8B0.8B	8-bit	0.9 GB	154–273
Qwen3 0.6B0.6B	8-bit	0.6 GB	230–409
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B zinazotumika · Akili 18.2	3-bit ubora wa chini	15.3 GB	106–189
Muse Glimmer 30B29.6B · Akili 17.5	3-bit ubora wa chini	13 GB	11–19
Gemma 4 31B30.7B · Akili 14.7	3-bit ubora wa chini	13.4 GB	10–18
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B zinazotumika · Akili 12.9	3-bit ubora wa chini	13.1 GB	106–189
Granite 4.2 30B30B · Akili 12.7	3-bit ubora wa chini	13.1 GB	11–19
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B zinazotumika · Akili 8.9	3-bit ubora wa chini	13.1 GB	92–164
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B zinazotumika	3-bit ubora wa chini	13.3 GB	99–175
GLM-4.7 Flash30B · 3B zinazotumika	3-bit ubora wa chini	13.1 GB	106–189

Zinaenda, lakini polepole 2

Inatosha, lakini chini ya tokeni 10 kwa sekunde: sawa kwa kazi za kundi, polepole kwa mazungumzo.

Modeli	Toleo	Kumbukumbu	Tokeni/s
Qwen3.8 27B27B · Akili 33.7	4-bit	15.2 GB	9–16
Qwen3.6 27B27B	4-bit	15.2 GB	9–16

Mac nyingine

Kila Mac yenye GB 24, ya chipu yoyote.

M5 Pro yenye kumbukumbu zaidi au kidogo:

Chipu jirani:

Ana kwa ana:

Ilinganishe na Mac au GPU yoyote · M5 Pro kwa AI ya ndani ya kifaa · Mac bora kwa LLM za ndani · Kila Mac

Maswali

LLM ipi ni bora kwa M5 Pro yenye GB 24?: Miongoni mwa modeli zenye Intelligence Index iliyochapishwa, MiniCPM5 2B ina alama ya juu zaidi kati ya zile zinazoenda vizuri hapa: 8-bit, takriban tokeni 51–91 kwa sekunde. Kubwa zaidi inayoenda vizuri ni Gemma 4 26B A4B.
Je, M5 Pro yenye GB 24 inaweza kuendesha Llama 3.3 70B?: Hapana: hata kwa biti 2 inahitaji zaidi ya GB 18 ambazo GPU inaweza kutumia kwa chaguo-msingi.
gpt-oss-20b ina kasi gani kwenye M5 Pro?: Takriban tokeni 73–129 kwa sekunde (4.25-bit asili), kutokana na bandwidth ya kumbukumbu ya chipu ya 307 GB/s.

Ziendeshe kwa MLX Harness (bure, open source) au mlx-lm ya Apple ndani ya Terminal: hatua kwa hatua.

Jinsi inavyokokotolewa

Kumbukumbu: vigezo vya modeli kwa biti 8, 6, 4, 3 au 2 kwa kila weight pamoja na group scales za MLX (nusu biti kwa kila weight), au muundo wake asili, pamoja na nafasi ya context juu yake. Kwa chaguo-msingi macOS huiruhusu GPU kutumia takriban 75% ya unified memory. Kasi: bandwidth ya kumbukumbu ikigawanywa kwa baiti zinazosomwa kwa kila tokeni ndiyo kikomo cha juu kwa mazungumzo moja; katika benchmarks za umma za llama.cpp kwenye Apple Silicon uendeshaji halisi hufikia takriban 45% hadi 80% yake, na huo ndio upana unaoonyeshwa. Haya ni makadirio, si vipimo: pima Mac yako mwenyewe kwenye MLX Bench. Takwimu za modeli ni kutoka kwa kadi rasmi ya kila modeli, takwimu za chipu ni kutoka Tech Specs za Apple. Imekaguliwa 2026-10-19. Data ileile ya mlx.app/compare.

M5 Pro yenye GB 24 inaweza kuendesha nini?