เข้าสู่ระบบสร้างวอลเล็ต

M3 Pro ที่มี 18 GB รันอะไรได้บ้าง

โมเดลแบบเปิด 20 จาก 73 โมเดลรันบนเครื่องนี้ได้ดี โดยค่าเริ่มต้น GPU ใช้ได้ราว 14 GB จาก 18 GB และอ่านหน่วยความจำที่ 150 GB/s ซึ่งกำหนดความเร็วในการเขียน มีใน: MacBook Pro (14-inch, M3 Pro or M3 Max, Nov 2023), MacBook Pro (16-inch, Nov 2023)

ฉลาดที่สุดที่รันได้ดีMiniCPM5 2B8 บิต · 2.7 GB · 25–44 tok/sใหญ่ที่สุดที่รันได้ดีGemma 4 12B Unified4 บิต · 6.7 GB · 10–18 tok/s

รันได้ดี 27

ใส่ได้และยังเหลือที่สำหรับบริบท ได้ 10 โทเค็นต่อวินาทีขึ้นไป

โมเดลเวอร์ชันหน่วยความจำโทเค็น/วินาที
MiniCPM5 2B2.52B · ความฉลาด 12.58 บิต2.7 GB25–44
Qwen3.5 9B9B · ความฉลาด 11.24 บิต5.1 GB13–24
Granite 4.2 8B8B · ความฉลาด 11.16 บิต6.5 GB10–18
Granite 4.2 3B3B · ความฉลาด 9.18 บิต3.2 GB21–38
Gemma 4 E4B8B · ความฉลาด 8.98 บิต8.5 GB14–25
Ministral 3 8B8.9B · ความฉลาด 5.54 บิต5 GB14–24
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · ความฉลาด 4.88 บิต4.2 GB16–29
Gemma 4 12B Unified12B4 บิต6.7 GB10–18
Qwen3 8B8.2B6 บิต6.7 GB10–18
Llama 3.1 8B Instruct8B6 บิต6.5 GB10–18
Gemma 4 E2B5.1B8 บิต5.4 GB28–50
Qwen3.5 4B4B8 บิต4.3 GB16–28
Phi-4 mini instruct3.8B8 บิต4 GB17–30
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8 บิต3.4 GB20–35
SmolLM3 3B3B8 บิต3.2 GB21–38
LFM2.5 2.6B2.69B8 บิต2.9 GB23–41
Qwen3.5 2B2B8 บิต2.1 GB32–57
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8 บิต1.3 GB52–92
Qwen3.5 0.8B0.8B8 บิต0.9 GB75–133
Qwen3 0.6B0.6B8 บิต0.6 GB113–200
Qwen3.6 35B A3B35B · ใช้งาน 3B · ความฉลาด 18.22 บิต คุณภาพต่ำลง10.9 GB75–133
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · ใช้งาน 3B · ความฉลาด 12.92 บิต คุณภาพต่ำลง9.4 GB75–133
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · ใช้งาน 3.5B · ความฉลาด 8.92 บิต คุณภาพต่ำลง9.4 GB61–109
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · ใช้งาน 3.3B2 บิต คุณภาพต่ำลง9.5 GB68–120
GLM-4.7 Flash30B · ใช้งาน 3B2 บิต คุณภาพต่ำลง9.4 GB75–133
Gemma 4 26B A4B25.2B · ใช้งาน 3.8B3 บิต คุณภาพต่ำลง11 GB40–71
LFM2.5 24B A2B24B · ใช้งาน 2B3 บิต คุณภาพต่ำลง10.5 GB75–133

รันได้ แต่ช้า 10

ใส่ได้ แต่ต่ำกว่า 10 โทเค็นต่อวินาที เหมาะกับงานแบบแบตช์ แต่ช้าสำหรับการแชต

โมเดลเวอร์ชันหน่วยความจำโทเค็น/วินาที
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B4 บิต8.4 GB8–14
Phi-4 (14B)14B6 บิต11.4 GB6–11
Qwen3.8 27B27B · ความฉลาด 33.73 บิต คุณภาพต่ำลง11.8 GB6–10
Muse Glimmer 30B29.6B · ความฉลาด 17.52 บิต คุณภาพต่ำลง9.3 GB7–13
Gemma 4 31B30.7B · ความฉลาด 14.72 บิต คุณภาพต่ำลง9.6 GB7–13
Granite 4.2 30B30B · ความฉลาด 12.72 บิต คุณภาพต่ำลง9.4 GB7–13
Qwen3.6 27B27B3 บิต คุณภาพต่ำลง11.8 GB6–10
Devstral Small 2 (24B)24B3 บิต คุณภาพต่ำลง10.5 GB6–11
Magistral Small 1.2 (2509)24B3 บิต คุณภาพต่ำลง10.5 GB6–11
Mistral Small 3.2 (24B)24B3 บิต คุณภาพต่ำลง10.5 GB6–11

พอใส่ได้พอดี 1

ต้องใช้หน่วยความจำเกือบทั้งหมด ให้เพิ่มขีดจำกัดหน่วยความจำของ GPU และใช้บริบทสั้นๆ

โมเดลเวอร์ชันหน่วยความจำโทเค็น/วินาที
gpt-oss-20b21B · ใช้งาน 3.6B · ความฉลาด 94.25 บิตแบบเนทีฟ13.8 GB36–63

ใหญ่เกินไป 35

ต้องใช้หน่วยความจำมากกว่า 18 GB แม้ที่ 2 บิต

Mac รุ่นอื่น

Mac ทุกรุ่นที่มี 18 GB ไม่ว่าชิปไหน

M3 Pro ที่มีหน่วยความจำมากหรือน้อยกว่านี้:

ชิปใกล้เคียง:

ตัวต่อตัว:

เปรียบเทียบกับ Mac หรือ GPU ใดก็ได้ · M3 Pro สำหรับ AI บนเครื่อง · Mac ที่ดีที่สุดสำหรับรัน LLM บนเครื่อง · Mac ทุกรุ่น

คำถาม

LLM ที่ดีที่สุดสำหรับ M3 Pro ที่มี 18 GB คืออะไร
ในบรรดาโมเดลที่มีคะแนน Intelligence Index เผยแพร่ MiniCPM5 2B ได้คะแนนสูงสุดในกลุ่มที่รันที่นี่ได้ดี: 8 บิต ราว 25–44 โทเค็นต่อวินาที โมเดลใหญ่ที่สุดที่รันได้ดีคือ Gemma 4 12B Unified
M3 Pro ที่มี 18 GB รัน Llama 3.3 70B ได้ไหม
ไม่ได้ แม้ที่ 2 บิตก็ยังต้องใช้มากกว่า 14 GB ที่ GPU ใช้ได้โดยค่าเริ่มต้น
gpt-oss-20b เร็วแค่ไหนบน M3 Pro
ราว 36–63 โทเค็นต่อวินาที (4.25 บิตแบบเนทีฟ) จากแบนด์วิดท์หน่วยความจำ 150 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

M3 Pro 18 GB รัน LLM อะไรได้บ้าง ทุกโมเดลพร้อมความเร็ว