УвійтиСтворити гаманець

Найкращі LLM для Mac із 48 ГБ.

У 48 ГБ добре працюють 38 з 73 відкритих моделей. За замовчуванням GPU може використовувати близько 36 ГБ. Швидкість залежить від чипа: від 273 ГБ/с у M4 Pro до 614 ГБ/с у M5 Max.

Найрозумніша з тих, що працюють добреQwen3.8 27B8 біт · 28,7 ГБ · 4–17 tok/sНайбільша з тих, що працюють добреQwen3.6 35B A3B6 біт · 28,4 ГБ · 51–205 tok/sДля кодуQwen3 Coder 30B A3B Instruct8 біт · 32,4 ГБ · 35–140 tok/s

Mac із 48 ГБ

Чипів M3–M5 із 48 ГБ: 5. Відкрийте будь-який, щоб побачити його список і швидкість.

Працюють добре 41

Вміщується із запасом для контексту, 10 і більше токенів за секунду на M5 Max.

МодельВерсіяПам’ятьM4 ProM5 Max
Qwen3.8 27B27B · Інтелект 33,78 біт28,7 ГБ4–810–17
Qwen3.6 35B A3B35B · активних: 3B · Інтелект 18,26 біт28,4 ГБ51–91115–205
Muse Glimmer 30B29,6B · Інтелект 17,56 біт24,1 ГБ4–711–20
Gemma 4 31B30,7B · Інтелект 14,76 біт24,9 ГБ4–711–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · активних: 3B · Інтелект 12,98 біт31,9 ГБ38–6886–154
Granite 4.2 30B30B · Інтелект 12,76 біт24,4 ГБ4–711–20
MiniCPM5 2B2,52B · Інтелект 12,58 біт2,7 ГБ45–81102–182
Qwen3.5 9B9B · Інтелект 11,28 біт9,6 ГБ13–2329–51
Granite 4.2 8B8B · Інтелект 11,18 біт8,5 ГБ14–2633–58
Granite 4.2 3B3B · Інтелект 9,18 біт3,2 ГБ38–6886–154
gpt-oss-20b21B · активних: 3,6B · Інтелект 9нативні 4,25 біт13,8 ГБ65–115145–259
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · активних: 3,5B · Інтелект 8,98 біт31,9 ГБ33–5975–133
Gemma 4 E4B8B · Інтелект 8,98 біт8,5 ГБ26–4658–102
Ministral 3 8B8,9B · Інтелект 5,58 біт9,5 ГБ13–2329–52
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Інтелект 4,88 біт4,2 ГБ29–5266–117
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · активних: 3,3B8 біт32,4 ГБ35–6279–140
GLM-4.7 Flash30B · активних: 3B8 біт31,9 ГБ38–6886–154
Qwen3.6 27B27B8 біт28,7 ГБ4–810–17
Gemma 4 26B A4B25,2B · активних: 3,8B8 біт26,8 ГБ31–5569–123
Devstral Small 2 (24B)24B8 біт25,5 ГБ5–911–19
Magistral Small 1.2 (2509)24B8 біт25,5 ГБ5–911–19
Mistral Small 3.2 (24B)24B8 біт25,5 ГБ5–911–19
LFM2.5 24B A2B24B · активних: 2B8 біт25,5 ГБ59–104132–234
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8 біт15,9 ГБ10–1817–31
Phi-4 (14B)14B8 біт14,9 ГБ11–1919–33
Gemma 4 12B Unified12B8 біт12,7 ГБ10–1722–39
Qwen3 8B8,2B8 біт8,7 ГБ14–2532–56
Llama 3.1 8B Instruct8B8 біт8,5 ГБ14–2633–58
Gemma 4 E2B5,1B8 біт5,4 ГБ51–91115–205
Qwen3.5 4B4B8 біт4,3 ГБ29–5164–114
Phi-4 mini instruct3,8B8 біт4 ГБ31–5569–123
Llama 3.2 3B Instruct3,21B8 біт3,4 ГБ36–6481–144
SmolLM3 3B3B8 біт3,2 ГБ38–6886–154
LFM2.5 2.6B2,69B8 біт2,9 ГБ42–7595–169
Qwen3.5 2B2B8 біт2,1 ГБ59–104132–234
Llama 3.2 1B Instruct1,23B8 біт1,3 ГБ95–168213–378
Qwen3.5 0.8B0,8B8 біт0,9 ГБ137–243307–546
Qwen3 0.6B0,6B8 біт0,6 ГБ205–364461–819
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · активних: 9B · Інтелект 21,43 біт нижча якість32,4 ГБ32–5671–126
Qwen3 Coder Next80B · активних: 3B · Інтелект 9,22 біт нижча якість25 ГБ137–243307–546
GLM-4.5 Air106B · активних: 12B2 біт нижча якість33,1 ГБ32–5773–129

Працюють, але повільно 1

Вміщується, але менше 10 токенів за секунду: годиться для пакетних задач, для чату повільно.

МодельВерсіяПам’ятьM4 ProM5 Max
Llama 3.3 70B Instruct70B3 біт нижча якість30,6 ГБ4–79–16

Ледь вміщуються 8

Займає майже всю пам’ять: підніміть ліміт пам’яті GPU і тримайте контекст коротким.

МодельВерсіяПам’ятьM4 ProM5 Max
Qwen3.5 122B A10B122B · активних: 10B · Інтелект 15,62 біт нижча якість38,1 ГБ40–7089–158
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Інтелект 14,22 біт нижча якість40 ГБ3–57–12
gpt-oss-120b117B · активних: 5,1B · Інтелект 11,62 біт нижча якість36,6 ГБ77–137173–307
Mistral Small 4 (119B)119B · активних: 6,5B · Інтелект 11,32 біт нижча якість37,2 ГБ61–109138–246
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · активних: 17B · Інтелект 6,52 біт нижча якість34,1 ГБ23–4152–93
Devstral 2 (123B)123B2 біт нижча якість38,4 ГБ3–67–13
Ornith 1.5 122B122B · активних: 10B2 біт нижча якість38,1 ГБ40–7089–158
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · активних: 12B2 біт нижча якість37,5 ГБ32–5773–129

Завеликі 23

Потрібно більше ніж 48 ГБ пам’яті, навіть за 2 біт.

Запитання

Яка LLM найкраще підходить для Mac із 48 ГБ?
Серед моделей з опублікованим Intelligence Index найвищу оцінку з тих, що добре працюють у 48 ГБ, має Qwen3.8 27B (8 біт). Найбільша з тих, що працюють добре, — Qwen3.6 35B A3B. Для коду: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct.
Чи вистачить 48 ГБ для локального ШІ на Mac?
З 73 відкритих моделей тут 38 добре працюють у такому обсязі за 4 біт або краще. За замовчуванням macOS дає GPU близько 36 ГБ; модель і її контекст мають уміститися в цей обсяг.
Чи запустить Mac із 48 ГБ gpt-oss-20b?
Так, нативні 4,25 біт: близько 65–115 токенів за секунду на M4 Pro і 145–259 на M5 Max.

Інші обсяги: 8 ГБ · 16 ГБ · 18 ГБ · 24 ГБ · 32 ГБ · 36 ГБ · 48 ГБ · 64 ГБ · 96 ГБ · 128 ГБ · 192 ГБ · 256 ГБ · 512 ГБ

Запускайте їх у MLX Harness (безкоштовно, відкритий код) або через mlx-lm від Apple у Терміналі: покроково.

Як це розраховано

Пам’ять: параметри моделі за 8, 6, 4, 3 або 2 біт на вагу плюс групові масштаби MLX (пів біта на вагу) або її нативний формат, а зверху — місце для контексту. За замовчуванням macOS дає GPU близько 75% об’єднаної пам’яті. Швидкість: пропускна здатність пам’яті, поділена на кількість байтів, що читаються на кожен токен, — це стеля для однієї розмови; у публічних тестах llama.cpp на Apple Silicon реальні запуски досягають приблизно 45–80% від неї, і показано саме цей діапазон. Це оцінки, а не вимірювання: виміряйте свій Mac у MLX Bench. Дані моделей — з офіційних карток моделей, дані чипів — з технічних характеристик Apple. Перевірено 2026-10-19. Ті самі дані, що й на mlx.app/compare.

Найкращі локальні LLM для Mac із 48 ГБ (M3–M5): що працює