لاگ انوالیٹ بنائیں

64 GB Mac کے لیے بہترین LLMs۔

64 GB میں 73 اوپن ماڈلز میں سے 39 اچھے چلتے ہیں۔ GPU ڈیفالٹ طور پر اس میں سے تقریباً 48 GB استعمال کر سکتا ہے۔ رفتار چپ پر منحصر ہے: M4 Pro پر 273 GB/s سے M1 Ultra پر 800 GB/s تک۔

اچھا چلنے والوں میں سب سے ذہینQwen3.8 27B8-bit · 28.7 GB · 4–22 tok/sاچھا چلنے والوں میں سب سے بڑاNemotron 3.5 Bolt 74B A9B4-bit · 41.6 GB · 24–125 tok/sکوڈ کے لیےQwen3 Coder 30B A3B Instruct8-bit · 32.4 GB · 35–183 tok/s

64 GB والے Mac

M1 سے M5 کی 9 چپس 64 GB کے ساتھ آتی ہیں۔ اس کی اپنی فہرست اور رفتار کے لیے کوئی بھی کھولیں۔

اچھے چلتے ہیں 47

کانٹیکسٹ کی گنجائش کے ساتھ سماتا ہے، M1 Ultra پر فی سیکنڈ 10 یا زیادہ ٹوکن پر۔

ماڈلورژنمیموریM4 ProM1 Ultra
Qwen3.8 27B27B · ذہانت 33.78-bit28.7 GB4–813–22
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B فعال · ذہانت 21.44-bit41.6 GB24–4371–125
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B فعال · ذہانت 18.28-bit37.2 GB38–68113–200
Muse Glimmer 30B29.6B · ذہانت 17.58-bit31.5 GB4–711–20
Gemma 4 31B30.7B · ذہانت 14.78-bit32.6 GB4–711–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B فعال · ذہانت 12.98-bit31.9 GB38–68113–200
Granite 4.2 30B30B · ذہانت 12.78-bit31.9 GB4–711–20
MiniCPM5 2B2.52B · ذہانت 12.58-bit2.7 GB45–81133–237
Qwen3.5 9B9B · ذہانت 11.28-bit9.6 GB13–2338–67
Granite 4.2 8B8B · ذہانت 11.18-bit8.5 GB14–2642–75
Granite 4.2 3B3B · ذہانت 9.18-bit3.2 GB38–68113–200
gpt-oss-20b21B · 3.6B فعال · ذہانت 9اصل 4.25-bit13.8 GB65–115189–337
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3.5B فعال · ذہانت 8.98-bit31.9 GB33–5997–173
Gemma 4 E4B8B · ذہانت 8.98-bit8.5 GB26–4675–133
Ministral 3 8B8.9B · ذہانت 5.58-bit9.5 GB13–2338–67
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · ذہانت 4.88-bit4.2 GB29–5286–152
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 3.3B فعال8-bit32.4 GB35–62103–183
GLM-4.7 Flash30B · 3B فعال8-bit31.9 GB38–68113–200
Qwen3.6 27B27B8-bit28.7 GB4–813–22
Gemma 4 26B A4B25.2B · 3.8B فعال8-bit26.8 GB31–5590–160
Devstral Small 2 (24B)24B8-bit25.5 GB5–914–25
Magistral Small 1.2 (2509)24B8-bit25.5 GB5–914–25
Mistral Small 3.2 (24B)24B8-bit25.5 GB5–914–25
LFM2.5 24B A2B24B · 2B فعال8-bit25.5 GB59–104171–305
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8-bit15.9 GB10–1823–40
Phi-4 (14B)14B8-bit14.9 GB11–1924–43
Gemma 4 12B Unified12B8-bit12.7 GB10–1728–50
Qwen3 8B8.2B8-bit8.7 GB14–2541–74
Llama 3.1 8B Instruct8B8-bit8.5 GB14–2642–75
Gemma 4 E2B5.1B8-bit5.4 GB51–91150–267
Qwen3.5 4B4B8-bit4.3 GB29–5184–149
Phi-4 mini instruct3.8B8-bit4 GB31–5590–160
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8-bit3.4 GB36–64106–188
SmolLM3 3B3B8-bit3.2 GB38–68113–200
LFM2.5 2.6B2.69B8-bit2.9 GB42–75124–221
Qwen3.5 2B2B8-bit2.1 GB59–104171–305
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8-bit1.3 GB95–168277–492
Qwen3.5 0.8B0.8B8-bit0.9 GB137–243400–711
Qwen3 0.6B0.6B8-bit0.6 GB205–364600–1067
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B فعال · ذہانت 15.62-bit کم معیار38.1 GB40–70116–206
gpt-oss-120b117B · 5.1B فعال · ذہانت 11.62-bit کم معیار36.6 GB77–137225–400
Mistral Small 4 (119B)119B · 6.5B فعال · ذہانت 11.32-bit کم معیار37.2 GB61–109180–320
Qwen3 Coder Next80B · 3B فعال · ذہانت 9.23-bit کم معیار35 GB95–168277–492
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B فعال · ذہانت 6.52-bit کم معیار34.1 GB23–4168–121
Ornith 1.5 122B122B · 10B فعال2-bit کم معیار38.1 GB40–70116–206
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B فعال2-bit کم معیار37.5 GB32–5795–168
GLM-4.5 Air106B · 12B فعال2-bit کم معیار33.1 GB32–5795–168

چلتے ہیں، مگر سست 3

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

ماڈلورژنمیموریM4 ProM1 Ultra
Llama 3.3 70B Instruct70B4-bit39.4 GB3–69–16
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · ذہانت 14.22-bit کم معیار40 GB3–59–16
Devstral 2 (123B)123B2-bit کم معیار38.4 GB3–69–17

بہت بڑے 23

2 bits پر بھی 64 GB سے زیادہ میموری چاہیے۔

سوالات

64 GB والے Mac کے لیے بہترین LLM کون سا ہے؟
جن ماڈلز کا Intelligence Index شائع ہوا ہے، ان میں سے 64 GB میں اچھا چلنے والوں میں Qwen3.8 27B کا اسکور سب سے زیادہ ہے (8-bit)۔ اچھا چلنے والا سب سے بڑا ماڈل Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B ہے۔ کوڈ کے لیے: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct۔
کیا Mac پر لوکل AI کے لیے 64 GB کافی ہے؟
یہاں کے 73 اوپن ماڈلز میں سے 39 اس میں 4 bits یا بہتر پر اچھے چلتے ہیں۔ macOS ڈیفالٹ طور پر GPU کو اس کا تقریباً 48 GB استعمال کرنے دیتا ہے؛ ماڈل اور اس کا کانٹیکسٹ اسی میں سمانے چاہییں۔
کیا 64 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 M1 Ultra پر 189–337۔

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۔

64 GB Mac کے لیے بہترین لوکل LLMs (M1 سے M5): کیا چلتا ہے