УвійтиСтворити гаманець

Що запустить M3 із 8 ГБ?

На ньому добре працюють 16 з 73 відкритих моделей. За замовчуванням GPU може використовувати близько 6 ГБ із 8 ГБ, а пам’ять читається зі швидкістю 100 ГБ/с — від цього залежить швидкість генерації. Трапляється в: MacBook Pro (14-inch, M3, Nov 2023), iMac (24-inch, M3, 2023, Two ports), iMac (24-inch, M3, 2023, Four ports), MacBook Air (13-inch, M3, 2024) ….

Найрозумніша з тих, що працюють добреMiniCPM5 2B8 біт · 2,7 ГБ · 17–30 tok/sНайбільша з тих, що працюють добреGranite 4.2 8B4 біт · 4,5 ГБ · 10–18 tok/s

Працюють добре 21

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

МодельВерсіяПам’ятьТокенів/с
MiniCPM5 2B2,52B · Інтелект 12,58 біт2,7 ГБ17–30
Granite 4.2 8B8B · Інтелект 11,14 біт4,5 ГБ10–18
Granite 4.2 3B3B · Інтелект 9,18 біт3,2 ГБ14–25
Gemma 4 E4B8B · Інтелект 8,94 біт4,5 ГБ18–32
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Інтелект 4,88 біт4,2 ГБ11–19
Llama 3.1 8B Instruct8B4 біт4,5 ГБ10–18
Gemma 4 E2B5,1B6 біт4,1 ГБ24–42
Qwen3.5 4B4B8 біт4,3 ГБ10–19
Phi-4 mini instruct3,8B8 біт4 ГБ11–20
Llama 3.2 3B Instruct3,21B8 біт3,4 ГБ13–24
SmolLM3 3B3B8 біт3,2 ГБ14–25
LFM2.5 2.6B2,69B8 біт2,9 ГБ16–28
Qwen3.5 2B2B8 біт2,1 ГБ21–38
Llama 3.2 1B Instruct1,23B8 біт1,3 ГБ35–62
Qwen3.5 0.8B0,8B8 біт0,9 ГБ50–89
Qwen3 0.6B0,6B8 біт0,6 ГБ75–133
Qwen3.5 9B9B · Інтелект 11,23 біт нижча якість3,9 ГБ12–21
Ministral 3 8B8,9B · Інтелект 5,53 біт нижча якість3,9 ГБ12–21
Phi-4 (14B)14B2 біт нижча якість4,4 ГБ10–18
Gemma 4 12B Unified12B2 біт нижча якість3,7 ГБ12–22
Qwen3 8B8,2B3 біт нижча якість3,6 ГБ13–22

Ледь вміщуються 1

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

МодельВерсіяПам’ятьТокенів/с
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B2 біт нижча якість4,7 ГБ10–17

Завеликі 51

Потрібно більше ніж 8 ГБ пам’яті, навіть за 2 біт.

Інші Mac

Усі Mac із 8 ГБ, на будь-якому чипі.

M3 з іншим обсягом пам’яті:

Сусідні чипи:

Віч-на-віч:

Порівняти з будь-яким Mac або GPU · M3 для локального ШІ · Найкращий Mac для локальних LLM · Усі Mac

Запитання

Яка LLM найкраще підходить для M3 із 8 ГБ?
Серед моделей з опублікованим Intelligence Index найвищу оцінку з тих, що тут добре працюють, має MiniCPM5 2B: 8 біт, близько 17–30 токенів за секунду. Найбільша з тих, що працюють добре, — Granite 4.2 8B.
Чи запустить M3 із 8 ГБ Llama 3.3 70B?
Ні: навіть за 2 біт їй потрібно більше ніж 6 ГБ, які GPU може використовувати за замовчуванням.
Наскільки швидко gpt-oss-20b працює на M3?
Вона не вміщується в 8 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.

Які LLM запустить M3 із 8 ГБ? Усі моделі та швидкість