64 GB ఉన్న Macలు
- M5 Max614 GB/s
- M5 Pro307 GB/s
- M4 Max546 GB/s
- M4 Pro273 GB/s
- M3 Max400 GB/s
- M2 Ultra800 GB/s
- M2 Max400 GB/s
- M1 Ultra800 GB/s
- M1 Max400 GB/s
M1 నుండి M5 వరకు ఉన్న 9 చిప్లు 64 GBతో వస్తాయి. దాని సొంత జాబితా, వేగాల కోసం దేన్నైనా తెరవండి.
బాగా నడిచేవి 47
కాంటెక్స్ట్కు చోటుతో సరిపోతాయి, M1 Ultraపై సెకనుకు 10 లేదా అంతకంటే ఎక్కువ టోకెన్లతో.
| మోడల్ | వెర్షన్ | మెమరీ | M4 Pro | M1 Ultra |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B27B · ఇంటెలిజెన్స్ 33.7 | 8-బిట్ | 28.7 GB | 4–8 | 13–22 |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B యాక్టివ్ · ఇంటెలిజెన్స్ 21.4 | 4-బిట్ | 41.6 GB | 24–43 | 71–125 |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B యాక్టివ్ · ఇంటెలిజెన్స్ 18.2 | 8-బిట్ | 37.2 GB | 38–68 | 113–200 |
| Muse Glimmer 30B29.6B · ఇంటెలిజెన్స్ 17.5 | 8-బిట్ | 31.5 GB | 4–7 | 11–20 |
| Gemma 4 31B30.7B · ఇంటెలిజెన్స్ 14.7 | 8-బిట్ | 32.6 GB | 4–7 | 11–20 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B యాక్టివ్ · ఇంటెలిజెన్స్ 12.9 | 8-బిట్ | 31.9 GB | 38–68 | 113–200 |
| Granite 4.2 30B30B · ఇంటెలిజెన్స్ 12.7 | 8-బిట్ | 31.9 GB | 4–7 | 11–20 |
| MiniCPM5 2B2.52B · ఇంటెలిజెన్స్ 12.5 | 8-బిట్ | 2.7 GB | 45–81 | 133–237 |
| Qwen3.5 9B9B · ఇంటెలిజెన్స్ 11.2 | 8-బిట్ | 9.6 GB | 13–23 | 38–67 |
| Granite 4.2 8B8B · ఇంటెలిజెన్స్ 11.1 | 8-బిట్ | 8.5 GB | 14–26 | 42–75 |
| Granite 4.2 3B3B · ఇంటెలిజెన్స్ 9.1 | 8-బిట్ | 3.2 GB | 38–68 | 113–200 |
| gpt-oss-20b21B · 3.6B యాక్టివ్ · ఇంటెలిజెన్స్ 9 | నేటివ్ 4.25-బిట్ | 13.8 GB | 65–115 | 189–337 |
| Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B యాక్టివ్ · ఇంటెలిజెన్స్ 8.9 | 8-బిట్ | 31.9 GB | 33–59 | 97–173 |
| Gemma 4 E4B8B · ఇంటెలిజెన్స్ 8.9 | 8-బిట్ | 8.5 GB | 26–46 | 75–133 |
| Ministral 3 8B8.9B · ఇంటెలిజెన్స్ 5.5 | 8-బిట్ | 9.5 GB | 13–23 | 38–67 |
| Nemotron 3 Nano 4B3.97B · ఇంటెలిజెన్స్ 4.8 | 8-బిట్ | 4.2 GB | 29–52 | 86–152 |
| Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B యాక్టివ్ | 8-బిట్ | 32.4 GB | 35–62 | 103–183 |
| GLM-4.7 Flash30B · 3B యాక్టివ్ | 8-బిట్ | 31.9 GB | 38–68 | 113–200 |
| Qwen3.6 27B27B | 8-బిట్ | 28.7 GB | 4–8 | 13–22 |
| Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B యాక్టివ్ | 8-బిట్ | 26.8 GB | 31–55 | 90–160 |
| Devstral Small 2 (24B)24B | 8-బిట్ | 25.5 GB | 5–9 | 14–25 |
| Magistral Small 1.2 (2509)24B | 8-బిట్ | 25.5 GB | 5–9 | 14–25 |
| Mistral Small 3.2 (24B)24B | 8-బిట్ | 25.5 GB | 5–9 | 14–25 |
| LFM2.5 24B A2B24B · 2B యాక్టివ్ | 8-బిట్ | 25.5 GB | 59–104 | 171–305 |
| Phi-4 Reasoning Vision 15B15B | 8-బిట్ | 15.9 GB | 10–18 | 23–40 |
| Phi-4 (14B)14B | 8-బిట్ | 14.9 GB | 11–19 | 24–43 |
| Gemma 4 12B Unified12B | 8-బిట్ | 12.7 GB | 10–17 | 28–50 |
| Qwen3 8B8.2B | 8-బిట్ | 8.7 GB | 14–25 | 41–74 |
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 8-బిట్ | 8.5 GB | 14–26 | 42–75 |
| Gemma 4 E2B5.1B | 8-బిట్ | 5.4 GB | 51–91 | 150–267 |
| Qwen3.5 4B4B | 8-బిట్ | 4.3 GB | 29–51 | 84–149 |
| Phi-4 mini instruct3.8B | 8-బిట్ | 4 GB | 31–55 | 90–160 |
| Llama 3.2 3B Instruct3.21B | 8-బిట్ | 3.4 GB | 36–64 | 106–188 |
| SmolLM3 3B3B | 8-బిట్ | 3.2 GB | 38–68 | 113–200 |
| LFM2.5 2.6B2.69B | 8-బిట్ | 2.9 GB | 42–75 | 124–221 |
| Qwen3.5 2B2B | 8-బిట్ | 2.1 GB | 59–104 | 171–305 |
| Llama 3.2 1B Instruct1.23B | 8-బిట్ | 1.3 GB | 95–168 | 277–492 |
| Qwen3.5 0.8B0.8B | 8-బిట్ | 0.9 GB | 137–243 | 400–711 |
| Qwen3 0.6B0.6B | 8-బిట్ | 0.6 GB | 205–364 | 600–1067 |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B యాక్టివ్ · ఇంటెలిజెన్స్ 15.6 | 2-బిట్ తక్కువ నాణ్యత | 38.1 GB | 40–70 | 116–206 |
| gpt-oss-120b117B · 5.1B యాక్టివ్ · ఇంటెలిజెన్స్ 11.6 | 2-బిట్ తక్కువ నాణ్యత | 36.6 GB | 77–137 | 225–400 |
| Mistral Small 4 (119B)119B · 6.5B యాక్టివ్ · ఇంటెలిజెన్స్ 11.3 | 2-బిట్ తక్కువ నాణ్యత | 37.2 GB | 61–109 | 180–320 |
| Qwen3 Coder Next80B · 3B యాక్టివ్ · ఇంటెలిజెన్స్ 9.2 | 3-బిట్ తక్కువ నాణ్యత | 35 GB | 95–168 | 277–492 |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B యాక్టివ్ · ఇంటెలిజెన్స్ 6.5 | 2-బిట్ తక్కువ నాణ్యత | 34.1 GB | 23–41 | 68–121 |
| Ornith 1.5 122B122B · 10B యాక్టివ్ | 2-బిట్ తక్కువ నాణ్యత | 38.1 GB | 40–70 | 116–206 |
| Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B యాక్టివ్ | 2-బిట్ తక్కువ నాణ్యత | 37.5 GB | 32–57 | 95–168 |
| GLM-4.5 Air106B · 12B యాక్టివ్ | 2-బిట్ తక్కువ నాణ్యత | 33.1 GB | 32–57 | 95–168 |
నడుస్తాయి, కానీ నెమ్మదిగా 3
సరిపోతాయి, కానీ సెకనుకు 10 టోకెన్ల కంటే తక్కువ: బ్యాచ్ పనులకు సరే, చాట్కు నెమ్మది.
| మోడల్ | వెర్షన్ | మెమరీ | M4 Pro | M1 Ultra |
|---|---|---|---|---|
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 4-బిట్ | 39.4 GB | 3–6 | 9–16 |
| Mistral Medium 3.5 (128B)128B · ఇంటెలిజెన్స్ 14.2 | 2-బిట్ తక్కువ నాణ్యత | 40 GB | 3–5 | 9–16 |
| Devstral 2 (123B)123B | 2-బిట్ తక్కువ నాణ్యత | 38.4 GB | 3–6 | 9–17 |
చాలా పెద్దవి 23
64 GB కంటే ఎక్కువ మెమరీ కావాలి, 2 బిట్ల వద్ద కూడా.
- MiMo V2.6 Pro1,020B
- Kimi K32,800B
- MiMo V2.6 Flash309B
- Kimi K2.7 Code1,000B
- Kimi K2.61,000B
- DeepSeek V4.1 Flash 1017552B
- GLM-5.3744B
- GLM-5.3 Flash320B
- Qwen3.8 2.4T A95B2,400B
- Qwen3.8 Flash Next180B
- Muse Spark Open816B
- DeepSeek V4 Pro 08131,600B
- Beam 1.0501B
- MiniMax M3428B
- Inkling Small276B
- Hy3295B
- Inkling975B
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B550B
- Qwen3.5 397B A17B397B
- Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B
- Mistral Large 3 (675B)675B
- DeepSeek V4 Flash 0731284B
- MiniMax M2.7230B
ప్రశ్నలు
- 64 GB ఉన్న Macకు ఉత్తమ LLM ఏది?
- Intelligence Index ప్రచురించిన మోడల్లలో, 64 GBలో బాగా నడిచేవాటిలో Qwen3.8 27Bకు అత్యధిక స్కోరు ఉంది (8-బిట్). బాగా నడిచేవాటిలో అతిపెద్దది Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B. కోడ్ కోసం: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct.
- Macలో లోకల్ AIకి 64 GB సరిపోతుందా?
- ఇక్కడి 73 ఓపెన్ మోడల్లలో 39, 4 బిట్లు లేదా అంతకంటే మెరుగైన ప్రెసిషన్ వద్ద దీనిలో బాగా నడుస్తాయి. డిఫాల్ట్గా macOS దీనిలో సుమారు 48 GBను GPU వాడుకోనిస్తుంది; మోడల్, దాని కాంటెక్స్ట్ అందులోనే సరిపోవాలి.
- 64 GB Mac gpt-oss-20bను నడపగలదా?
- అవును, నేటివ్ 4.25-బిట్, M4 Proపై సెకనుకు సుమారు 65–115 టోకెన్లు, M1 Ultraపై 189–337.
ఇతర సైజులు: 8 GB · 16 GB · 18 GB · 24 GB · 32 GB · 36 GB · 48 GB · 64 GB · 96 GB · 128 GB · 192 GB · 256 GB · 512 GB
వీటిని MLX Harnessతో (ఉచితం, ఓపెన్ సోర్స్) లేదా Terminalలో Apple mlx-lmతో నడపండి: దశలవారీగా.
ఎలా లెక్కించాం
మెమరీ: మోడల్ పారామీటర్లు వెయిట్కు 8, 6, 4, 3 లేదా 2 బిట్ల వద్ద, దానితో పాటు MLX గ్రూప్ స్కేల్లు (వెయిట్కు అర బిట్), లేదా దాని నేటివ్ ఫార్మాట్, పైన కాంటెక్స్ట్కు చోటు. డిఫాల్ట్గా macOS యూనిఫైడ్ మెమరీలో సుమారు 75%ను GPU వాడుకోనిస్తుంది. వేగం: మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్ను ప్రతి టోకెన్కు చదివే బైట్లతో భాగిస్తే ఒక సంభాషణకు గరిష్ఠ పరిమితి వస్తుంది; llama.cpp పబ్లిక్ Apple Silicon బెంచ్మార్క్లలో నిజమైన రన్లు దానిలో సుమారు 45% నుండి 80% వరకు చేరుతాయి, ఆ పరిధినే చూపిస్తున్నాం. ఇవి అంచనాలు, కొలతలు కావు: మీ సొంత Macను MLX Benchలో కొలవండి. మోడల్ వివరాలు ప్రతి అధికారిక మోడల్ కార్డ్ నుండి, చిప్ వివరాలు Apple Tech Specs నుండి. 2026-10-19న తనిఖీ చేశాం. mlx.app/compareలో ఉన్న అదే డేటా.