لاگ انوالیٹ بنائیں

48 GB Mac کے لیے بہترین LLMs۔

48 GB میں 73 اوپن ماڈلز میں سے 38 اچھے چلتے ہیں۔ GPU ڈیفالٹ طور پر اس میں سے تقریباً 36 GB استعمال کر سکتا ہے۔ رفتار چپ پر منحصر ہے: M4 Pro پر 273 GB/s سے M5 Max پر 614 GB/s تک۔

اچھا چلنے والوں میں سب سے ذہینQwen3.8 27B8-bit · 28.7 GB · 4–17 tok/sاچھا چلنے والوں میں سب سے بڑاQwen3.6 35B A3B6-bit · 28.4 GB · 51–205 tok/sکوڈ کے لیےQwen3 Coder 30B A3B Instruct8-bit · 32.4 GB · 35–140 tok/s

48 GB والے Mac

M3 سے M5 کی 5 چپس 48 GB کے ساتھ آتی ہیں۔ اس کی اپنی فہرست اور رفتار کے لیے کوئی بھی کھولیں۔

اچھے چلتے ہیں 41

کانٹیکسٹ کی گنجائش کے ساتھ سماتا ہے، M5 Max پر فی سیکنڈ 10 یا زیادہ ٹوکن پر۔

ماڈلورژنمیموریM4 ProM5 Max
Qwen3.8 27B27B · ذہانت 33.78-bit28.7 GB4–810–17
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B فعال · ذہانت 18.26-bit28.4 GB51–91115–205
Muse Glimmer 30B29.6B · ذہانت 17.56-bit24.1 GB4–711–20
Gemma 4 31B30.7B · ذہانت 14.76-bit24.9 GB4–711–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B فعال · ذہانت 12.98-bit31.9 GB38–6886–154
Granite 4.2 30B30B · ذہانت 12.76-bit24.4 GB4–711–20
MiniCPM5 2B2.52B · ذہانت 12.58-bit2.7 GB45–81102–182
Qwen3.5 9B9B · ذہانت 11.28-bit9.6 GB13–2329–51
Granite 4.2 8B8B · ذہانت 11.18-bit8.5 GB14–2633–58
Granite 4.2 3B3B · ذہانت 9.18-bit3.2 GB38–6886–154
gpt-oss-20b21B · 3.6B فعال · ذہانت 9اصل 4.25-bit13.8 GB65–115145–259
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B فعال · ذہانت 8.98-bit31.9 GB33–5975–133
Gemma 4 E4B8B · ذہانت 8.98-bit8.5 GB26–4658–102
Ministral 3 8B8.9B · ذہانت 5.58-bit9.5 GB13–2329–52
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · ذہانت 4.88-bit4.2 GB29–5266–117
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B فعال8-bit32.4 GB35–6279–140
GLM-4.7 Flash30B · 3B فعال8-bit31.9 GB38–6886–154
Qwen3.6 27B27B8-bit28.7 GB4–810–17
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B فعال8-bit26.8 GB31–5569–123
Devstral Small 2 (24B)24B8-bit25.5 GB5–911–19
Magistral Small 1.2 (2509)24B8-bit25.5 GB5–911–19
Mistral Small 3.2 (24B)24B8-bit25.5 GB5–911–19
LFM2.5 24B A2B24B · 2B فعال8-bit25.5 GB59–104132–234
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8-bit15.9 GB10–1817–31
Phi-4 (14B)14B8-bit14.9 GB11–1919–33
Gemma 4 12B Unified12B8-bit12.7 GB10–1722–39
Qwen3 8B8.2B8-bit8.7 GB14–2532–56
Llama 3.1 8B Instruct8B8-bit8.5 GB14–2633–58
Gemma 4 E2B5.1B8-bit5.4 GB51–91115–205
Qwen3.5 4B4B8-bit4.3 GB29–5164–114
Phi-4 mini instruct3.8B8-bit4 GB31–5569–123
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8-bit3.4 GB36–6481–144
SmolLM3 3B3B8-bit3.2 GB38–6886–154
LFM2.5 2.6B2.69B8-bit2.9 GB42–7595–169
Qwen3.5 2B2B8-bit2.1 GB59–104132–234
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8-bit1.3 GB95–168213–378
Qwen3.5 0.8B0.8B8-bit0.9 GB137–243307–546
Qwen3 0.6B0.6B8-bit0.6 GB205–364461–819
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B فعال · ذہانت 21.43-bit کم معیار32.4 GB32–5671–126
Qwen3 Coder Next80B · 3B فعال · ذہانت 9.22-bit کم معیار25 GB137–243307–546
GLM-4.5 Air106B · 12B فعال2-bit کم معیار33.1 GB32–5773–129

چلتے ہیں، مگر سست 1

سماتا ہے، مگر فی سیکنڈ 10 ٹوکن سے کم: بیچ کام کے لیے ٹھیک، چیٹ کے لیے سست۔

ماڈلورژنمیموریM4 ProM5 Max
Llama 3.3 70B Instruct70B3-bit کم معیار30.6 GB4–79–16

بمشکل سماتے ہیں 8

تقریباً ساری میموری چاہیے: GPU میموری کی حد بڑھائیں اور کانٹیکسٹ مختصر رکھیں۔

ماڈلورژنمیموریM4 ProM5 Max
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B فعال · ذہانت 15.62-bit کم معیار38.1 GB40–7089–158
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · ذہانت 14.22-bit کم معیار40 GB3–57–12
gpt-oss-120b117B · 5.1B فعال · ذہانت 11.62-bit کم معیار36.6 GB77–137173–307
Mistral Small 4 (119B)119B · 6.5B فعال · ذہانت 11.32-bit کم معیار37.2 GB61–109138–246
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B فعال · ذہانت 6.52-bit کم معیار34.1 GB23–4152–93
Devstral 2 (123B)123B2-bit کم معیار38.4 GB3–67–13
Ornith 1.5 122B122B · 10B فعال2-bit کم معیار38.1 GB40–7089–158
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B فعال2-bit کم معیار37.5 GB32–5773–129

بہت بڑے 23

2 bits پر بھی 48 GB سے زیادہ میموری چاہیے۔

سوالات

48 GB والے Mac کے لیے بہترین LLM کون سا ہے؟
جن ماڈلز کا Intelligence Index شائع ہوا ہے، ان میں سے 48 GB میں اچھا چلنے والوں میں Qwen3.8 27B کا اسکور سب سے زیادہ ہے (8-bit)۔ اچھا چلنے والا سب سے بڑا ماڈل Qwen3.6 35B A3B ہے۔ کوڈ کے لیے: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct۔
کیا Mac پر لوکل AI کے لیے 48 GB کافی ہے؟
یہاں کے 73 اوپن ماڈلز میں سے 38 اس میں 4 bits یا بہتر پر اچھے چلتے ہیں۔ macOS ڈیفالٹ طور پر GPU کو اس کا تقریباً 36 GB استعمال کرنے دیتا ہے؛ ماڈل اور اس کا کانٹیکسٹ اسی میں سمانے چاہییں۔
کیا 48 GB Mac پر gpt-oss-20b چل سکتا ہے؟
جی ہاں، اصل 4.25-bit، M4 Pro پر فی سیکنڈ تقریباً 65–115 ٹوکن اور M5 Max پر 145–259۔

دوسرے سائز: 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

انہیں MLX Harness (مفت، اوپن سورس) یا Terminal میں Apple کے mlx-lm سے چلائیں: مرحلہ وار۔

یہ کیسے نکالا گیا

میموری: ماڈل کے پیرامیٹرز فی ویٹ 8، 6، 4، 3 یا 2 bits پر، ساتھ MLX کے گروپ اسکیلز (فی ویٹ آدھا bit)، یا اس کا اصل فارمیٹ، اور اوپر سے کانٹیکسٹ کی گنجائش۔ macOS ڈیفالٹ طور پر GPU کو یونیفائیڈ میموری کا تقریباً 75% استعمال کرنے دیتا ہے۔ رفتار: میموری بینڈوڈتھ کو فی ٹوکن پڑھے جانے والے بائٹس سے تقسیم کریں تو ایک گفتگو کی حد ملتی ہے؛ llama.cpp کے Apple Silicon پر پبلک بینچ مارکس میں اصل رنز اس کے تقریباً 45% سے 80% تک پہنچتے ہیں، اور یہی رینج دکھائی گئی ہے۔ یہ اندازے ہیں، پیمائشیں نہیں: اپنا Mac MLX Bench پر ناپیں۔ ماڈل کے اعداد ہر ماڈل کے آفیشل ماڈل کارڈ سے، چپ کے اعداد Apple کی Tech Specs سے۔ 2026-10-19 کو چیک کیا گیا۔ وہی ڈیٹا جو mlx.app/compare پر ہے۔

48 GB Mac کے لیے بہترین لوکل LLMs (M3 سے M5): کیا چلتا ہے