За обсягом пам’яті
| Пам’ять | Працюють добре | Найбільша з тих, що працюють добре | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 16 ГБ153 ГБ/с | 20 | Gemma 4 12B Unified | 43–77 tok/s |
| 24 ГБ170 ГБ/с | 24 | Gemma 4 26B A4B | 40–72 tok/s |
| 32 ГБ170 ГБ/с | 29 | Qwen3.6 35B A3B | 40–72 tok/s |
Моделі: Mac mini (M6 or M5 Pro). Не кожен обсяг пам’яті доступний у кожній моделі; що пропонується для кожної, вказано в технічних характеристиках Apple.
Запитання
- Чи підходить Mac mini із чипом M6 для локальних LLM?
- Із 32 ГБ він добре запускає 29 з 73 відкритих моделей, аж до Qwen3.6 35B A3B, і генерує близько 40–72 токенів за секунду із gpt-oss-20b. M6 читає пам’ять зі швидкістю 170 ГБ/с — від цього залежить швидкість генерації.
- Mac mini із чипом M6: скільки пам’яті потрібно для ШІ?
- Відкритих моделей, що працюють добре: 20 із 16 ГБ і 29 із 32 ГБ, аж до Qwen3.6 35B A3B. Обсяг пам’яті визначає, які моделі вмістяться, і збільшити його потім не можна.
Інші Mac
Mac mini з іншими чипами:
Віч-на-віч:
M6 для локального ШІ · Найкращий Mac для локальних LLM · Усі Mac
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.