8 GB والے Mac کے لیے بہترین LLM کون سا ہے؟

جن ماڈلز کا Intelligence Index شائع ہوا ہے، ان میں سے 8 GB میں اچھا چلنے والوں میں MiniCPM5 2B کا اسکور سب سے زیادہ ہے (8-bit)۔ اچھا چلنے والا سب سے بڑا ماڈل Granite 4.2 8B ہے۔

کیا Mac پر لوکل AI کے لیے 8 GB کافی ہے؟

یہاں کے 73 اوپن ماڈلز میں سے 16 اس میں 4 bits یا بہتر پر اچھے چلتے ہیں۔ macOS ڈیفالٹ طور پر GPU کو اس کا تقریباً 6 GB استعمال کرنے دیتا ہے؛ ماڈل اور اس کا کانٹیکسٹ اسی میں سمانے چاہییں۔

کیا 8 GB Mac پر gpt-oss-20b چل سکتا ہے؟

نہیں: اسے اس 6 GB سے زیادہ چاہیے جو GPU ڈیفالٹ طور پر استعمال کر سکتا ہے۔

8 GB Mac کے لیے بہترین لوکل LLMs (M1 سے M3): کیا چلتا ہے

8 GB والے Mac

M1 سے M3 کی 3 چپس 8 GB کے ساتھ آتی ہیں۔ اس کی اپنی فہرست اور رفتار کے لیے کوئی بھی کھولیں۔

اچھے چلتے ہیں 21

کانٹیکسٹ کی گنجائش کے ساتھ سماتا ہے، M2 پر فی سیکنڈ 10 یا زیادہ ٹوکن پر۔

ماڈل	ورژن	میموری	M1	M2
MiniCPM5 2B2.52B · ذہانت 12.5	8-bit	2.7 GB	11–20	17–30
Granite 4.2 8B8B · ذہانت 11.1	4-bit	4.5 GB	7–12	10–18
Granite 4.2 3B3B · ذہانت 9.1	8-bit	3.2 GB	10–17	14–25
Gemma 4 E4B8B · ذہانت 8.9	4-bit	4.5 GB	12–22	18–32
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · ذہانت 4.8	8-bit	4.2 GB	10–17	11–19
Llama 3.1 8B Instruct8B	4-bit	4.5 GB	7–12	10–18
Gemma 4 E2B5.1B	6-bit	4.1 GB	16–29	24–42
Qwen3.5 4B4B	8-bit	4.3 GB	13–24	10–19
Phi-4 mini instruct3.8B	8-bit	4 GB	10–18	11–20
Llama 3.2 3B Instruct3.21B	8-bit	3.4 GB	12–21	13–24
SmolLM3 3B3B	8-bit	3.2 GB	10–17	14–25
LFM2.5 2.6B2.69B	8-bit	2.9 GB	11–19	16–28
Qwen3.5 2B2B	8-bit	2.1 GB	15–26	21–38
Llama 3.2 1B Instruct1.23B	8-bit	1.3 GB	24–42	35–62
Qwen3.5 0.8B0.8B	8-bit	0.9 GB	34–60	50–89
Qwen3 0.6B0.6B	8-bit	0.6 GB	51–91	75–133
Qwen3.5 9B9B · ذہانت 11.2	3-bit کم معیار	3.9 GB	8–14	12–21
Ministral 3 8B8.9B · ذہانت 5.5	3-bit کم معیار	3.9 GB	8–14	12–21
Phi-4 (14B)14B	2-bit کم معیار	4.4 GB	7–12	10–18
Gemma 4 12B Unified12B	2-bit کم معیار	3.7 GB	8–15	12–22
Qwen3 8B8.2B	3-bit کم معیار	3.6 GB	9–15	13–22

بمشکل سماتے ہیں 1

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

ماڈل	ورژن	میموری	M1	M2
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B	2-bit کم معیار	4.7 GB	7–12	10–17

بہت بڑے 51

2 bits پر بھی 8 GB سے زیادہ میموری چاہیے۔

سوالات

8 GB والے Mac کے لیے بہترین LLM کون سا ہے؟: جن ماڈلز کا Intelligence Index شائع ہوا ہے، ان میں سے 8 GB میں اچھا چلنے والوں میں MiniCPM5 2B کا اسکور سب سے زیادہ ہے (8-bit)۔ اچھا چلنے والا سب سے بڑا ماڈل Granite 4.2 8B ہے۔
کیا Mac پر لوکل AI کے لیے 8 GB کافی ہے؟: یہاں کے 73 اوپن ماڈلز میں سے 16 اس میں 4 bits یا بہتر پر اچھے چلتے ہیں۔ macOS ڈیفالٹ طور پر GPU کو اس کا تقریباً 6 GB استعمال کرنے دیتا ہے؛ ماڈل اور اس کا کانٹیکسٹ اسی میں سمانے چاہییں۔
کیا 8 GB Mac پر gpt-oss-20b چل سکتا ہے؟: نہیں: اسے اس 6 GB سے زیادہ چاہیے جو GPU ڈیفالٹ طور پر استعمال کر سکتا ہے۔

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۔