Працюють добре 47
Вміщується із запасом для контексту, 10 і більше токенів за секунду.
| Модель | Версія | Пам’ять | Токенів/с |
|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B27B · Інтелект 33,7 | 8 біт | 28,7 ГБ | 10–17 |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · активних: 9B · Інтелект 21,4 | 4 біт | 41,6 ГБ | 54–96 |
| Qwen3.6 35B A3B35B · активних: 3B · Інтелект 18,2 | 8 біт | 37,2 ГБ | 86–154 |
| Muse Glimmer 30B29,6B · Інтелект 17,5 | 6 біт | 24,1 ГБ | 11–20 |
| Gemma 4 31B30,7B · Інтелект 14,7 | 6 біт | 24,9 ГБ | 11–20 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · активних: 3B · Інтелект 12,9 | 8 біт | 31,9 ГБ | 86–154 |
| Granite 4.2 30B30B · Інтелект 12,7 | 6 біт | 24,4 ГБ | 11–20 |
| MiniCPM5 2B2,52B · Інтелект 12,5 | 8 біт | 2,7 ГБ | 102–182 |
| Qwen3.5 9B9B · Інтелект 11,2 | 8 біт | 9,6 ГБ | 29–51 |
| Granite 4.2 8B8B · Інтелект 11,1 | 8 біт | 8,5 ГБ | 33–58 |
| Granite 4.2 3B3B · Інтелект 9,1 | 8 біт | 3,2 ГБ | 86–154 |
| gpt-oss-20b21B · активних: 3,6B · Інтелект 9 | нативні 4,25 біт | 13,8 ГБ | 145–259 |
| Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · активних: 3,5B · Інтелект 8,9 | 8 біт | 31,9 ГБ | 75–133 |
| Gemma 4 E4B8B · Інтелект 8,9 | 8 біт | 8,5 ГБ | 58–102 |
| Ministral 3 8B8,9B · Інтелект 5,5 | 8 біт | 9,5 ГБ | 29–52 |
| Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Інтелект 4,8 | 8 біт | 4,2 ГБ | 66–117 |
| Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · активних: 3,3B | 8 біт | 32,4 ГБ | 79–140 |
| GLM-4.7 Flash30B · активних: 3B | 8 біт | 31,9 ГБ | 86–154 |
| Qwen3.6 27B27B | 8 біт | 28,7 ГБ | 10–17 |
| Gemma 4 26B A4B25,2B · активних: 3,8B | 8 біт | 26,8 ГБ | 69–123 |
| Devstral Small 2 (24B)24B | 8 біт | 25,5 ГБ | 11–19 |
| Magistral Small 1.2 (2509)24B | 8 біт | 25,5 ГБ | 11–19 |
| Mistral Small 3.2 (24B)24B | 8 біт | 25,5 ГБ | 11–19 |
| LFM2.5 24B A2B24B · активних: 2B | 8 біт | 25,5 ГБ | 132–234 |
| Phi-4 Reasoning Vision 15B15B | 8 біт | 15,9 ГБ | 17–31 |
| Phi-4 (14B)14B | 8 біт | 14,9 ГБ | 19–33 |
| Gemma 4 12B Unified12B | 8 біт | 12,7 ГБ | 22–39 |
| Qwen3 8B8,2B | 8 біт | 8,7 ГБ | 32–56 |
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 8 біт | 8,5 ГБ | 33–58 |
| Gemma 4 E2B5,1B | 8 біт | 5,4 ГБ | 115–205 |
| Qwen3.5 4B4B | 8 біт | 4,3 ГБ | 64–114 |
| Phi-4 mini instruct3,8B | 8 біт | 4 ГБ | 69–123 |
| Llama 3.2 3B Instruct3,21B | 8 біт | 3,4 ГБ | 81–144 |
| SmolLM3 3B3B | 8 біт | 3,2 ГБ | 86–154 |
| LFM2.5 2.6B2,69B | 8 біт | 2,9 ГБ | 95–169 |
| Qwen3.5 2B2B | 8 біт | 2,1 ГБ | 132–234 |
| Llama 3.2 1B Instruct1,23B | 8 біт | 1,3 ГБ | 213–378 |
| Qwen3.5 0.8B0,8B | 8 біт | 0,9 ГБ | 307–546 |
| Qwen3 0.6B0,6B | 8 біт | 0,6 ГБ | 461–819 |
| Qwen3.5 122B A10B122B · активних: 10B · Інтелект 15,6 | 2 біт нижча якість | 38,1 ГБ | 89–158 |
| gpt-oss-120b117B · активних: 5,1B · Інтелект 11,6 | 2 біт нижча якість | 36,6 ГБ | 173–307 |
| Mistral Small 4 (119B)119B · активних: 6,5B · Інтелект 11,3 | 2 біт нижча якість | 37,2 ГБ | 138–246 |
| Qwen3 Coder Next80B · активних: 3B · Інтелект 9,2 | 3 біт нижча якість | 35 ГБ | 213–378 |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · активних: 17B · Інтелект 6,5 | 2 біт нижча якість | 34,1 ГБ | 52–93 |
| Ornith 1.5 122B122B · активних: 10B | 2 біт нижча якість | 38,1 ГБ | 89–158 |
| Nemotron 3 Super 120B A12B120B · активних: 12B | 2 біт нижча якість | 37,5 ГБ | 73–129 |
| GLM-4.5 Air106B · активних: 12B | 2 біт нижча якість | 33,1 ГБ | 73–129 |
Працюють, але повільно 3
Вміщується, але менше 10 токенів за секунду: годиться для пакетних задач, для чату повільно.
| Модель | Версія | Пам’ять | Токенів/с |
|---|---|---|---|
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 4 біт | 39,4 ГБ | 7–12 |
| Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Інтелект 14,2 | 2 біт нижча якість | 40 ГБ | 7–12 |
| Devstral 2 (123B)123B | 2 біт нижча якість | 38,4 ГБ | 7–13 |
Завеликі 23
Потрібно більше ніж 64 ГБ пам’яті, навіть за 2 біт.
- MiMo V2.6 Pro1 020B
- Kimi K32 800B
- MiMo V2.6 Flash309B
- Kimi K2.7 Code1 000B
- Kimi K2.61 000B
- DeepSeek V4.1 Flash 1017552B
- GLM-5.3744B
- GLM-5.3 Flash320B
- Qwen3.8 2.4T A95B2 400B
- Qwen3.8 Flash Next180B
- Muse Spark Open816B
- DeepSeek V4 Pro 08131 600B
- Beam 1.0501B
- MiniMax M3428B
- Inkling Small276B
- Hy3295B
- Inkling975B
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B550B
- Qwen3.5 397B A17B397B
- Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B
- Mistral Large 3 (675B)675B
- DeepSeek V4 Flash 0731284B
- MiniMax M2.7230B
Інші Mac
Усі Mac із 64 ГБ, на будь-якому чипі.
M5 Max з іншим обсягом пам’яті:
Сусідні чипи:
Віч-на-віч:
- M1 Max vs M5 Max
- M3 Ultra vs M5 Max
- M4 Pro vs M5 Max
- M4 Max vs M5 Max
- M5 Pro vs M5 Max
- M5 Max vs M5 Ultra
Проти ПК і відеокарт:
Порівняти з будь-яким Mac або GPU · M5 Max для локального ШІ · Найкращий Mac для локальних LLM · Усі Mac
Запитання
- Яка LLM найкраще підходить для M5 Max із 64 ГБ?
- Серед моделей з опублікованим Intelligence Index найвищу оцінку з тих, що тут добре працюють, має Qwen3.8 27B: 8 біт, близько 10–17 токенів за секунду. Найбільша з тих, що працюють добре, — Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B.
- Чи запустить M5 Max із 64 ГБ Llama 3.3 70B?
- Так, але повільно: 4 біт, близько 7–12 токенів за секунду.
- Наскільки швидко gpt-oss-20b працює на M5 Max?
- Близько 145–259 токенів за секунду (нативні 4,25 біт) за пропускної здатності пам’яті чипа 614 ГБ/с.
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.