Mac ที่มี 24 GB
มีชิป 7 รุ่นจาก M2 ถึง M6 ที่มาพร้อม 24 GB เปิดแต่ละรุ่นเพื่อดูรายการและความเร็วของรุ่นนั้น
รันได้ดี 36
ใส่ได้และยังเหลือที่สำหรับบริบท ได้ 10 โทเค็นต่อวินาทีขึ้นไปบน M5 Pro
| โมเดล | เวอร์ชัน | หน่วยความจำ | M3 | M5 Pro |
|---|---|---|---|---|
| MiniCPM5 2B2.52B · ความฉลาด 12.5 | 8 บิต | 2.7 GB | 17–30 | 51–91 |
| Qwen3.5 9B9B · ความฉลาด 11.2 | 8 บิต | 9.6 GB | 5–8 | 14–26 |
| Granite 4.2 8B8B · ความฉลาด 11.1 | 8 บิต | 8.5 GB | 10–18 | 16–29 |
| Granite 4.2 3B3B · ความฉลาด 9.1 | 8 บิต | 3.2 GB | 14–25 | 43–77 |
| gpt-oss-20b21B · ใช้งาน 3.6B · ความฉลาด 9 | 4.25 บิตแบบเนทีฟ | 13.8 GB | 24–42 | 73–129 |
| Gemma 4 E4B8B · ความฉลาด 8.9 | 8 บิต | 8.5 GB | 12–22 | 29–51 |
| Ministral 3 8B8.9B · ความฉลาด 5.5 | 8 บิต | 9.5 GB | 5–8 | 15–26 |
| Nemotron 3 Nano 4B3.97B · ความฉลาด 4.8 | 8 บิต | 4.2 GB | 11–19 | 33–58 |
| Gemma 4 26B A4B25.2B · ใช้งาน 3.8B | 4 บิต | 14.2 GB | 21–38 | 66–117 |
| Devstral Small 2 (24B)24B | 4 บิต | 13.5 GB | 3–6 | 10–18 |
| Magistral Small 1.2 (2509)24B | 4 บิต | 13.5 GB | 3–6 | 10–18 |
| Mistral Small 3.2 (24B)24B | 4 บิต | 13.5 GB | 3–6 | 10–18 |
| LFM2.5 24B A2B24B · ใช้งาน 2B | 4 บิต | 13.5 GB | 41–73 | 126–223 |
| Phi-4 Reasoning Vision 15B15B | 6 บิต | 12.2 GB | 3–5 | 11–20 |
| Phi-4 (14B)14B | 6 บิต | 11.4 GB | 3–5 | 12–22 |
| Gemma 4 12B Unified12B | 8 บิต | 12.7 GB | 4–6 | 11–19 |
| Qwen3 8B8.2B | 8 บิต | 8.7 GB | 10–17 | 16–28 |
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 8 บิต | 8.5 GB | 10–18 | 16–29 |
| Gemma 4 E2B5.1B | 8 บิต | 5.4 GB | 19–33 | 58–102 |
| Qwen3.5 4B4B | 8 บิต | 4.3 GB | 10–19 | 32–57 |
| Phi-4 mini instruct3.8B | 8 บิต | 4 GB | 11–20 | 35–61 |
| Llama 3.2 3B Instruct3.21B | 8 บิต | 3.4 GB | 13–24 | 41–72 |
| SmolLM3 3B3B | 8 บิต | 3.2 GB | 14–25 | 43–77 |
| LFM2.5 2.6B2.69B | 8 บิต | 2.9 GB | 16–28 | 48–85 |
| Qwen3.5 2B2B | 8 บิต | 2.1 GB | 21–38 | 66–117 |
| Llama 3.2 1B Instruct1.23B | 8 บิต | 1.3 GB | 35–62 | 106–189 |
| Qwen3.5 0.8B0.8B | 8 บิต | 0.9 GB | 50–89 | 154–273 |
| Qwen3 0.6B0.6B | 8 บิต | 0.6 GB | 75–133 | 230–409 |
| Qwen3.6 35B A3B35B · ใช้งาน 3B · ความฉลาด 18.2 | 3 บิต คุณภาพต่ำลง | 15.3 GB | 35–62 | 106–189 |
| Muse Glimmer 30B29.6B · ความฉลาด 17.5 | 3 บิต คุณภาพต่ำลง | 13 GB | 3–6 | 11–19 |
| Gemma 4 31B30.7B · ความฉลาด 14.7 | 3 บิต คุณภาพต่ำลง | 13.4 GB | 3–6 | 10–18 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · ใช้งาน 3B · ความฉลาด 12.9 | 3 บิต คุณภาพต่ำลง | 13.1 GB | 35–62 | 106–189 |
| Granite 4.2 30B30B · ความฉลาด 12.7 | 3 บิต คุณภาพต่ำลง | 13.1 GB | 3–6 | 11–19 |
| Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · ใช้งาน 3.5B · ความฉลาด 8.9 | 3 บิต คุณภาพต่ำลง | 13.1 GB | 30–53 | 92–164 |
| Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · ใช้งาน 3.3B | 3 บิต คุณภาพต่ำลง | 13.3 GB | 32–57 | 99–175 |
| GLM-4.7 Flash30B · ใช้งาน 3B | 3 บิต คุณภาพต่ำลง | 13.1 GB | 35–62 | 106–189 |
รันได้ แต่ช้า 2
ใส่ได้ แต่ต่ำกว่า 10 โทเค็นต่อวินาที เหมาะกับงานแบบแบตช์ แต่ช้าสำหรับการแชต
| โมเดล | เวอร์ชัน | หน่วยความจำ | M3 | M5 Pro |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B27B · ความฉลาด 33.7 | 4 บิต | 15.2 GB | 3–5 | 9–16 |
| Qwen3.6 27B27B | 4 บิต | 15.2 GB | 3–5 | 9–16 |
ใหญ่เกินไป 35
ต้องใช้หน่วยความจำมากกว่า 24 GB แม้ที่ 2 บิต
- MiMo V2.6 Pro1,020B
- Kimi K32,800B
- MiMo V2.6 Flash309B
- Kimi K2.7 Code1,000B
- gpt-oss-120b117B
- 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
- Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B
- Qwen3.5 397B A17B397B
- Qwen3.5 122B A10B122B
- Mistral Medium 3.5 (128B)128B
- Mistral Small 4 (119B)119B
- Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B
- Qwen3 Coder Next80B
- Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B
- Mistral Large 3 (675B)675B
- DeepSeek V4 Flash 0731284B
- MiniMax M2.7230B
- Devstral 2 (123B)123B
- Ornith 1.5 122B122B
- Nemotron 3 Super 120B A12B120B
- GLM-4.5 Air106B
- Llama 3.3 70B Instruct70B
คำถาม
- LLM ที่ดีที่สุดสำหรับ Mac ที่มี 24 GB คืออะไร
- ในบรรดาโมเดลที่มีคะแนน Intelligence Index เผยแพร่ MiniCPM5 2B ได้คะแนนสูงสุดในกลุ่มที่รันได้ดีใน 24 GB (8 บิต) โมเดลใหญ่ที่สุดที่รันได้ดีคือ Gemma 4 26B A4B สำหรับเขียนโค้ด: Devstral Small 2 (24B)
- 24 GB พอสำหรับ AI บนเครื่องบน Mac ไหม
- โมเดลแบบเปิด 28 จาก 73 โมเดลที่นี่รันได้ดีในขนาดนี้ที่ 4 บิตหรือดีกว่า โดยค่าเริ่มต้น macOS ให้ GPU ใช้ได้ราว 18 GB และโมเดลกับบริบทต้องใส่ได้ในส่วนนั้น
- Mac 24 GB รัน gpt-oss-20b ได้ไหม
- ได้ ที่ 4.25 บิตแบบเนทีฟ ราว 24–42 โทเค็นต่อวินาทีบน M3 และ 73–129 บน M5 Pro
ขนาดอื่น: 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
รันด้วย MLX Harness (ฟรี โอเพนซอร์ส) หรือ mlx-lm ของ Apple ในเทอร์มินัล: ทีละขั้นตอน
วิธีคำนวณ
หน่วยความจำ: พารามิเตอร์ของโมเดลที่ 8, 6, 4, 3 หรือ 2 บิตต่อค่าน้ำหนัก บวกสเกลแบบกลุ่มของ MLX (ครึ่งบิตต่อค่าน้ำหนัก) หรือตามรูปแบบเนทีฟของโมเดล แล้วเผื่อที่สำหรับบริบท โดยค่าเริ่มต้น macOS ให้ GPU ใช้หน่วยความจำแบบรวมได้ราว 75% ความเร็ว: แบนด์วิดท์หน่วยความจำหารด้วยจำนวนไบต์ที่อ่านต่อโทเค็น คือเพดานสำหรับหนึ่งบทสนทนา ในผลทดสอบ Apple Silicon แบบสาธารณะของ llama.cpp การรันจริงทำได้ราว 45% ถึง 80% ของเพดานนี้ ซึ่งเป็นช่วงที่แสดงไว้ ตัวเลขเหล่านี้เป็นค่าประมาณ ไม่ใช่ค่าที่วัดจริง วัด Mac ของคุณเองได้ที่ MLX Bench ตัวเลขโมเดลมาจากการ์ดโมเดลทางการของแต่ละโมเดล ตัวเลขชิปมาจากข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคของ Apple ตรวจสอบเมื่อ 2026-10-19 ใช้ข้อมูลเดียวกับ mlx.app/compare