Giriş yapCüzdan oluştur

36 GB'lık Mac için en iyi LLM'ler.

73 açık modelden 38 tanesi 36 GB'ta iyi çalışır. GPU varsayılan olarak bunun yaklaşık 27 GB'ını kullanabilir. Hız çipe bağlıdır: M3 Pro çipinde 150 GB/s'den M5 Max çipinde 460 GB/s'ye kadar.

İyi çalışanların en akıllısıQwen3.8 27B4 bit · 15,2 GB · 3–24 tok/sİyi çalışanların en büyüğüQwen3.6 35B A3B4 bit · 19,7 GB · 40–216 tok/sKod içinQwen3 Coder 30B A3B Instruct6 bit · 24,8 GB · 25–136 tok/s

36 GB'lık Mac'ler

M3–M5 arasında 4 çip 36 GB ile gelir. Kendi listesi ve hızları için birini açın.

İyi çalışanlar 40

Bağlam için yer kalarak sığar, M5 Max çipinde saniyede 10 veya daha fazla token.

ModelSürümBellekM3 ProM5 Max
Qwen3.8 27B27B · Zekâ 33,74 bit15,2 GB3–514–24
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B etkin · Zekâ 18,24 bit19,7 GB40–71122–216
Muse Glimmer 30B29,6B · Zekâ 17,54 bit16,7 GB3–512–22
Gemma 4 31B30,7B · Zekâ 14,74 bit17,3 GB3–512–21
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B etkin · Zekâ 12,96 bit24,4 GB28–5086–153
Granite 4.2 30B30B · Zekâ 12,74 bit16,9 GB3–512–22
MiniCPM5 2B2,52B · Zekâ 12,58 bit2,7 GB25–4477–136
Qwen3.5 9B9B · Zekâ 11,28 bit9,6 GB13–2422–38
Granite 4.2 8B8B · Zekâ 11,18 bit8,5 GB10–1824–43
Granite 4.2 3B3B · Zekâ 9,18 bit3,2 GB21–3865–115
gpt-oss-20b21B · 3,6B etkin · Zekâ 9yerel 4,25 bit13,8 GB36–63109–194
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B etkin · Zekâ 8,96 bit24,4 GB24–4374–131
Gemma 4 E4B8B · Zekâ 8,98 bit8,5 GB14–2543–77
Ministral 3 8B8,9B · Zekâ 5,58 bit9,5 GB14–2422–39
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Zekâ 4,88 bit4,2 GB16–2949–88
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B etkin6 bit24,8 GB25–4477–136
GLM-4.7 Flash30B · 3B etkin6 bit24,4 GB28–5086–153
Qwen3.6 27B27B4 bit15,2 GB3–514–24
Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B etkin6 bit20,5 GB22–3967–119
Devstral Small 2 (24B)24B6 bit19,5 GB3–611–19
Magistral Small 1.2 (2509)24B6 bit19,5 GB3–611–19
Mistral Small 3.2 (24B)24B6 bit19,5 GB3–611–19
LFM2.5 24B A2B24B · 2B etkin6 bit19,5 GB42–75129–230
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8 bit15,9 GB4–813–23
Phi-4 (14B)14B8 bit14,9 GB5–814–25
Gemma 4 12B Unified12B8 bit12,7 GB10–1816–29
Qwen3 8B8,2B8 bit8,7 GB10–1824–42
Llama 3.1 8B Instruct8B8 bit8,5 GB10–1824–43
Gemma 4 E2B5,1B8 bit5,4 GB28–5086–153
Qwen3.5 4B4B8 bit4,3 GB16–2848–86
Phi-4 mini instruct3,8B8 bit4 GB17–3052–92
Llama 3.2 3B Instruct3,21B8 bit3,4 GB20–3561–108
SmolLM3 3B3B8 bit3,2 GB21–3865–115
LFM2.5 2.6B2,69B8 bit2,9 GB23–4171–127
Qwen3.5 2B2B8 bit2,1 GB32–5799–175
Llama 3.2 1B Instruct1,23B8 bit1,3 GB52–92159–283
Qwen3.5 0.8B0,8B8 bit0,9 GB75–133230–409
Qwen3 0.6B0,6B8 bit0,6 GB113–200345–613
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B etkin · Zekâ 21,42 bit daha düşük kalite23,1 GB24–4374–131
Qwen3 Coder Next80B · 3B etkin · Zekâ 9,22 bit daha düşük kalite25 GB75–133230–409

Çalışır ama yavaş 1

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

ModelSürümBellekM3 ProM5 Max
Llama 3.3 70B Instruct70B2 bit daha düşük kalite21,9 GB3–59–17

Çok büyük olanlar 32

2 bitte bile 36 GB'tan fazla bellek gerekir.

Sorular

36 GB'lık Mac için en iyi LLM hangisi?
Yayımlanmış Intelligence Index puanı olan modeller arasında 36 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 36 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 27 GB'ını kullanmasına izin verir; model ve bağlamı buna sığmalıdır.
36 GB'lık bir Mac gpt-oss-20b çalıştırabilir mi?
Evet, yerel 4,25 bit: M3 Pro çipinde saniyede yaklaşık 36–63 token, M5 Max çipinde 109–194.

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.

36 GB'lık Mac için en iyi yerel LLM'ler (M3–M5): neler, ne hızda