เข้าสู่ระบบสร้างวอลเล็ต

M1 Pro ที่มี 16 GB รันอะไรได้บ้าง

โมเดลแบบเปิด 22 จาก 73 โมเดลรันบนเครื่องนี้ได้ดี โดยค่าเริ่มต้น GPU ใช้ได้ราว 12 GB จาก 16 GB และอ่านหน่วยความจำที่ 200 GB/s ซึ่งกำหนดความเร็วในการเขียน มีใน: MacBook Pro (14-inch, 2021), MacBook Pro (16-inch, 2021)

ฉลาดที่สุดที่รันได้ดีMiniCPM5 2B8 บิต · 2.7 GB · 33–59 tok/sใหญ่ที่สุดที่รันได้ดีPhi-4 Reasoning Vision 15B4 บิต · 8.4 GB · 11–19 tok/s

รันได้ดี 33

ใส่ได้และยังเหลือที่สำหรับบริบท ได้ 10 โทเค็นต่อวินาทีขึ้นไป

โมเดลเวอร์ชันหน่วยความจำโทเค็น/วินาที
MiniCPM5 2B2.52B · ความฉลาด 12.58 บิต2.7 GB33–59
Qwen3.5 9B9B · ความฉลาด 11.26 บิต7.3 GB12–22
Granite 4.2 8B8B · ความฉลาด 11.18 บิต8.5 GB11–19
Granite 4.2 3B3B · ความฉลาด 9.18 บิต3.2 GB28–50
Gemma 4 E4B8B · ความฉลาด 8.98 บิต8.5 GB19–33
Ministral 3 8B8.9B · ความฉลาด 5.56 บิต7.2 GB13–22
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · ความฉลาด 4.88 บิต4.2 GB21–38
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B4 บิต8.4 GB11–19
Phi-4 (14B)14B4 บิต7.9 GB11–20
Gemma 4 12B Unified12B4 บิต6.7 GB13–24
Qwen3 8B8.2B8 บิต8.7 GB10–18
Llama 3.1 8B Instruct8B8 บิต8.5 GB11–19
Gemma 4 E2B5.1B8 บิต5.4 GB38–67
Qwen3.5 4B4B8 บิต4.3 GB21–37
Phi-4 mini instruct3.8B8 บิต4 GB23–40
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8 บิต3.4 GB26–47
SmolLM3 3B3B8 บิต3.2 GB28–50
LFM2.5 2.6B2.69B8 บิต2.9 GB31–55
Qwen3.5 2B2B8 บิต2.1 GB43–76
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8 บิต1.3 GB69–123
Qwen3.5 0.8B0.8B8 บิต0.9 GB100–178
Qwen3 0.6B0.6B8 บิต0.6 GB150–267
Qwen3.8 27B27B · ความฉลาด 33.72 บิต คุณภาพต่ำลง8.4 GB11–19
Muse Glimmer 30B29.6B · ความฉลาด 17.52 บิต คุณภาพต่ำลง9.3 GB10–17
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · ใช้งาน 3B · ความฉลาด 12.92 บิต คุณภาพต่ำลง9.4 GB100–178
Granite 4.2 30B30B · ความฉลาด 12.72 บิต คุณภาพต่ำลง9.4 GB10–17
gpt-oss-20b21B · ใช้งาน 3.6B · ความฉลาด 93 บิต คุณภาพต่ำลง9.2 GB56–100
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · ใช้งาน 3.5B · ความฉลาด 8.92 บิต คุณภาพต่ำลง9.4 GB82–145
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · ใช้งาน 3.3B2 บิต คุณภาพต่ำลง9.5 GB90–160
GLM-4.7 Flash30B · ใช้งาน 3B2 บิต คุณภาพต่ำลง9.4 GB100–178
Qwen3.6 27B27B2 บิต คุณภาพต่ำลง8.4 GB11–19
Gemma 4 26B A4B25.2B · ใช้งาน 3.8B2 บิต คุณภาพต่ำลง7.9 GB75–133
LFM2.5 24B A2B24B · ใช้งาน 2B3 บิต คุณภาพต่ำลง10.5 GB100–178

รันได้ แต่ช้า 4

ใส่ได้ แต่ต่ำกว่า 10 โทเค็นต่อวินาที เหมาะกับงานแบบแบตช์ แต่ช้าสำหรับการแชต

โมเดลเวอร์ชันหน่วยความจำโทเค็น/วินาที
Gemma 4 31B30.7B · ความฉลาด 14.72 บิต คุณภาพต่ำลง9.6 GB9–17
Devstral Small 2 (24B)24B3 บิต คุณภาพต่ำลง10.5 GB9–15
Magistral Small 1.2 (2509)24B3 บิต คุณภาพต่ำลง10.5 GB9–15
Mistral Small 3.2 (24B)24B3 บิต คุณภาพต่ำลง10.5 GB9–15

พอใส่ได้พอดี 1

ต้องใช้หน่วยความจำเกือบทั้งหมด ให้เพิ่มขีดจำกัดหน่วยความจำของ GPU และใช้บริบทสั้นๆ

โมเดลเวอร์ชันหน่วยความจำโทเค็น/วินาที
Qwen3.6 35B A3B35B · ใช้งาน 3B · ความฉลาด 18.22 บิต คุณภาพต่ำลง10.9 GB100–178

ใหญ่เกินไป 35

ต้องใช้หน่วยความจำมากกว่า 16 GB แม้ที่ 2 บิต

Mac รุ่นอื่น

Mac ทุกรุ่นที่มี 16 GB ไม่ว่าชิปไหน

M1 Pro ที่มีหน่วยความจำมากหรือน้อยกว่านี้:

ชิปใกล้เคียง:

ตัวต่อตัว:

เปรียบเทียบกับ Mac หรือ GPU ใดก็ได้ · M1 Pro สำหรับ AI บนเครื่อง · Mac ที่ดีที่สุดสำหรับรัน LLM บนเครื่อง · Mac ทุกรุ่น

คำถาม

LLM ที่ดีที่สุดสำหรับ M1 Pro ที่มี 16 GB คืออะไร
ในบรรดาโมเดลที่มีคะแนน Intelligence Index เผยแพร่ MiniCPM5 2B ได้คะแนนสูงสุดในกลุ่มที่รันที่นี่ได้ดี: 8 บิต ราว 33–59 โทเค็นต่อวินาที โมเดลใหญ่ที่สุดที่รันได้ดีคือ Phi-4 Reasoning Vision 15B
M1 Pro ที่มี 16 GB รัน Llama 3.3 70B ได้ไหม
ไม่ได้ แม้ที่ 2 บิตก็ยังต้องใช้มากกว่า 12 GB ที่ GPU ใช้ได้โดยค่าเริ่มต้น
gpt-oss-20b เร็วแค่ไหนบน M1 Pro
ราว 56–100 โทเค็นต่อวินาที (3 บิต) จากแบนด์วิดท์หน่วยความจำ 200 GB/s ของชิป

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

M1 Pro 16 GB รัน LLM อะไรได้บ้าง ทุกโมเดลพร้อมความเร็ว