Giriş yapCüzdan oluştur

32 GB'lık Mac için en iyi LLM'ler.

73 açık modelden 38 tanesi 32 GB'ta iyi çalışır. GPU varsayılan olarak bunun yaklaşık 24 GB'ını kullanabilir. Hız çipe bağlıdır: M4 çipinde 120 GB/s'den M1 Max çipinde 400 GB/s'ye kadar.

İyi çalışanların en akıllısıQwen3.8 27B4 bit · 15,2 GB · 2–21 tok/sİyi çalışanların en büyüğüQwen3.6 35B A3B4 bit · 19,7 GB · 32–188 tok/sKod içinQwen3 Coder 30B A3B Instruct4 bit · 17,2 GB · 28–168 tok/s

32 GB'lık Mac'ler

M1–M6 arasında 7 çip 32 GB ile gelir. Kendi listesi ve hızları için birini açın.

İyi çalışanlar 38

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

ModelSürümBellekM4M1 Max
Qwen3.8 27B27B · Zekâ 33,74 bit15,2 GB2–412–21
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B etkin · Zekâ 18,24 bit19,7 GB32–56106–188
Muse Glimmer 30B29,6B · Zekâ 17,54 bit16,7 GB3–611–19
Gemma 4 31B30,7B · Zekâ 14,74 bit17,3 GB3–610–18
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B etkin · Zekâ 12,94 bit16,9 GB32–56106–188
Granite 4.2 30B30B · Zekâ 12,74 bit16,9 GB3–611–19
MiniCPM5 2B2,52B · Zekâ 12,58 bit2,7 GB20–3667–119
Qwen3.5 9B9B · Zekâ 11,28 bit9,6 GB11–1919–33
Granite 4.2 8B8B · Zekâ 11,18 bit8,5 GB12–2121–38
Granite 4.2 3B3B · Zekâ 9,18 bit3,2 GB17–3056–100
gpt-oss-20b21B · 3,6B etkin · Zekâ 9yerel 4,25 bit13,8 GB28–5195–168
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B etkin · Zekâ 8,94 bit16,9 GB27–4890–160
Gemma 4 E4B8B · Zekâ 8,98 bit8,5 GB11–2038–67
Ministral 3 8B8,9B · Zekâ 5,58 bit9,5 GB11–1919–34
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Zekâ 4,88 bit4,2 GB13–2343–76
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B etkin4 bit17,2 GB28–5195–168
GLM-4.7 Flash30B · 3B etkin4 bit16,9 GB32–56106–188
Qwen3.6 27B27B4 bit15,2 GB2–412–21
Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B etkin6 bit20,5 GB17–3158–103
Devstral Small 2 (24B)24B4 bit13,5 GB3–513–24
Magistral Small 1.2 (2509)24B4 bit13,5 GB3–513–24
Mistral Small 3.2 (24B)24B4 bit13,5 GB3–513–24
LFM2.5 24B A2B24B · 2B etkin6 bit19,5 GB34–60113–200
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8 bit15,9 GB3–611–20
Phi-4 (14B)14B8 bit14,9 GB4–612–21
Gemma 4 12B Unified12B8 bit12,7 GB4–814–25
Qwen3 8B8,2B8 bit8,7 GB12–2121–37
Llama 3.1 8B Instruct8B8 bit8,5 GB12–2121–38
Gemma 4 E2B5,1B8 bit5,4 GB23–4075–133
Qwen3.5 4B4B8 bit4,3 GB13–2242–74
Phi-4 mini instruct3,8B8 bit4 GB14–2445–80
Llama 3.2 3B Instruct3,21B8 bit3,4 GB16–2853–94
SmolLM3 3B3B8 bit3,2 GB17–3056–100
LFM2.5 2.6B2,69B8 bit2,9 GB19–3362–110
Qwen3.5 2B2B8 bit2,1 GB26–4686–152
Llama 3.2 1B Instruct1,23B8 bit1,3 GB42–74138–246
Qwen3.5 0.8B0,8B8 bit0,9 GB60–107200–356
Qwen3 0.6B0,6B8 bit0,6 GB90–160300–533

Çalışır ama yavaş 1

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

ModelSürümBellekM4M1 Max
Llama 3.3 70B Instruct70B2 bit daha düşük kalite21,9 GB2–48–15

Ancak sığanlar 2

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

ModelSürümBellekM4M1 Max
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B etkin · Zekâ 21,42 bit daha düşük kalite23,1 GB19–3464–114
Qwen3 Coder Next80B · 3B etkin · Zekâ 9,22 bit daha düşük kalite25 GB60–107200–356

Çok büyük olanlar 32

2 bitte bile 32 GB'tan fazla bellek gerekir.

Sorular

32 GB'lık Mac için en iyi LLM hangisi?
Yayımlanmış Intelligence Index puanı olan modeller arasında 32 GB'ta iyi çalışanların en yüksek puanlısı Qwen3.8 27B (4 bit). İyi çalışanların en büyüğü Qwen3.6 35B A3B. Kod için: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct.
Mac'te yerel yapay zekâ için 32 GB yeterli mi?
Buradaki 73 açık modelden 38 tanesi bu bellekte 4 bit veya daha iyi hassasiyette iyi çalışır. macOS varsayılan olarak GPU'nun bunun yaklaşık 24 GB'ını kullanmasına izin verir; model ve bağlamı buna sığmalıdır.
32 GB'lık bir Mac gpt-oss-20b çalıştırabilir mi?
Evet, yerel 4,25 bit: M4 çipinde saniyede yaklaşık 28–51 token, M1 Max çipinde 95–168.

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.

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