Giriş yapCüzdan oluştur

16 GB'lık Mac için en iyi LLM'ler.

73 açık modelden 22 tanesi 16 GB'ta iyi çalışır. GPU varsayılan olarak bunun yaklaşık 12 GB'ını kullanabilir. Hız çipe bağlıdır: M1 çipinde 68 GB/s'den M1 Pro çipinde 200 GB/s'ye kadar.

İyi çalışanların en akıllısıMiniCPM5 2B8 bit · 2,7 GB · 11–59 tok/sİyi çalışanların en büyüğüPhi-4 Reasoning Vision 15B4 bit · 8,4 GB · 4–19 tok/s

16 GB'lık Mac'ler

M1–M6 arasında 8 çip 16 GB ile gelir. Kendi listesi ve hızları için birini açın.

İyi çalışanlar 33

Bağlam için yer kalarak sığar, M1 Pro çipinde saniyede 10 veya daha fazla token.

ModelSürümBellekM1M1 Pro
MiniCPM5 2B2,52B · Zekâ 12,58 bit2,7 GB11–2033–59
Qwen3.5 9B9B · Zekâ 11,26 bit7,3 GB3–612–22
Granite 4.2 8B8B · Zekâ 11,18 bit8,5 GB4–611–19
Granite 4.2 3B3B · Zekâ 9,18 bit3,2 GB10–1728–50
Gemma 4 E4B8B · Zekâ 8,98 bit8,5 GB12–2219–33
Ministral 3 8B8,9B · Zekâ 5,56 bit7,2 GB3–613–22
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Zekâ 4,88 bit4,2 GB10–1721–38
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B4 bit8,4 GB4–611–19
Phi-4 (14B)14B4 bit7,9 GB4–711–20
Gemma 4 12B Unified12B4 bit6,7 GB3–613–24
Qwen3 8B8,2B8 bit8,7 GB4–610–18
Llama 3.1 8B Instruct8B8 bit8,5 GB4–611–19
Gemma 4 E2B5,1B8 bit5,4 GB13–2338–67
Qwen3.5 4B4B8 bit4,3 GB13–2421–37
Phi-4 mini instruct3,8B8 bit4 GB10–1823–40
Llama 3.2 3B Instruct3,21B8 bit3,4 GB12–2126–47
SmolLM3 3B3B8 bit3,2 GB10–1728–50
LFM2.5 2.6B2,69B8 bit2,9 GB11–1931–55
Qwen3.5 2B2B8 bit2,1 GB15–2643–76
Llama 3.2 1B Instruct1,23B8 bit1,3 GB24–4269–123
Qwen3.5 0.8B0,8B8 bit0,9 GB34–60100–178
Qwen3 0.6B0,6B8 bit0,6 GB51–91150–267
Qwen3.8 27B27B · Zekâ 33,72 bit daha düşük kalite8,4 GB4–611–19
Muse Glimmer 30B29,6B · Zekâ 17,52 bit daha düşük kalite9,3 GB3–610–17
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B etkin · Zekâ 12,92 bit daha düşük kalite9,4 GB34–60100–178
Granite 4.2 30B30B · Zekâ 12,72 bit daha düşük kalite9,4 GB3–610–17
gpt-oss-20b21B · 3,6B etkin · Zekâ 93 bit daha düşük kalite9,2 GB19–3456–100
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B etkin · Zekâ 8,92 bit daha düşük kalite9,4 GB28–4982–145
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B etkin2 bit daha düşük kalite9,5 GB31–5490–160
GLM-4.7 Flash30B · 3B etkin2 bit daha düşük kalite9,4 GB34–60100–178
Qwen3.6 27B27B2 bit daha düşük kalite8,4 GB4–611–19
Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B etkin2 bit daha düşük kalite7,9 GB26–4575–133
LFM2.5 24B A2B24B · 2B etkin3 bit daha düşük kalite10,5 GB34–60100–178

Çalışır ama yavaş 4

Sığar ama saniyede 10 tokenın altında: toplu işler için uygun, sohbet için yavaş.

ModelSürümBellekM1M1 Pro
Gemma 4 31B30,7B · Zekâ 14,72 bit daha düşük kalite9,6 GB3–69–17
Devstral Small 2 (24B)24B3 bit daha düşük kalite10,5 GB3–59–15
Magistral Small 1.2 (2509)24B3 bit daha düşük kalite10,5 GB3–59–15
Mistral Small 3.2 (24B)24B3 bit daha düşük kalite10,5 GB3–59–15

Ancak sığanlar 1

Neredeyse tüm belleği kullanır: GPU bellek sınırını yükseltin ve bağlamı kısa tutun.

ModelSürümBellekM1M1 Pro
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B etkin · Zekâ 18,22 bit daha düşük kalite10,9 GB34–60100–178

Çok büyük olanlar 35

2 bitte bile 16 GB'tan fazla bellek gerekir.

Sorular

16 GB'lık Mac için en iyi LLM hangisi?
Yayımlanmış Intelligence Index puanı olan modeller arasında 16 GB'ta iyi çalışanların en yüksek puanlısı MiniCPM5 2B (8 bit). İyi çalışanların en büyüğü Phi-4 Reasoning Vision 15B.
Mac'te yerel yapay zekâ için 16 GB yeterli mi?
Buradaki 73 açık modelden 22 tanesi bu bellekte 4 bit veya daha iyi hassasiyette iyi çalışır. macOS varsayılan olarak GPU'nun bunun yaklaşık 12 GB'ını kullanmasına izin verir; model ve bağlamı buna sığmalıdır.
16 GB'lık bir Mac gpt-oss-20b çalıştırabilir mi?
Evet, 3 bit: M1 çipinde saniyede yaklaşık 19–34 token, M1 Pro çipinde 56–100.

Diğer boyutlar: 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

Bunları MLX Harness ile (ücretsiz, açık kaynak) ya da Terminal'de Apple'ın mlx-lm aracıyla çalıştırın: adım adım.

Nasıl hesaplanır

Bellek: modelin parametreleri ağırlık başına 8, 6, 4, 3 veya 2 bitte, artı MLX'in grup ölçekleri (ağırlık başına yarım bit) ya da modelin yerel biçimi; üstüne bağlam için yer. macOS varsayılan olarak GPU'nun birleşik belleğin yaklaşık %75'ini kullanmasına izin verir. Hız: bellek bant genişliğinin token başına okunan bayt sayısına bölümü, tek bir sohbet için üst sınırdır; llama.cpp'nin herkese açık Apple Silicon karşılaştırmalarında gerçek çalıştırmalar bunun yaklaşık %45 ile %80'ine ulaşır ve gösterilen aralık budur. Bunlar ölçüm değil tahmindir: kendi Mac'inizi MLX Bench ile ölçün. Model verileri her modelin resmî model kartından, çip verileri Apple'ın Teknik Özellikler sayfalarından alınmıştır. Kontrol tarihi: 2026-10-19. mlx.app/compare ile aynı veriler.

16 GB'lık Mac için en iyi yerel LLM'ler (M1–M6): neler, ne hızda