LLM nào tốt nhất cho Mac có 64 GB?

Trong các mô hình có Intelligence Index công bố, Qwen3.8 27B đạt điểm cao nhất trong số những mô hình chạy tốt trong 64 GB (8-bit). Mô hình lớn nhất chạy tốt là Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B. Cho lập trình: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct.

64 GB có đủ cho AI cục bộ trên Mac không?

39 trên 73 mô hình mở ở đây chạy tốt trong dung lượng này ở mức 4 bit trở lên. Mặc định macOS cho GPU dùng khoảng 48 GB trong số đó; mô hình và ngữ cảnh phải vừa trong phần này.

Mac 64 GB có chạy được gpt-oss-20b không?

Có, 4,25-bit gốc, khoảng 65–115 token mỗi giây trên M4 Pro và 189–337 trên M1 Ultra.

LLM cục bộ tốt nhất cho Mac 64 GB (M1 đến M5): chạy được gì

Mac có 64 GB

9 chip từ M1 đến M5 có bản 64 GB. Mở từng chip để xem danh sách và tốc độ riêng.

Chạy tốt 47

Vừa bộ nhớ, còn chỗ cho ngữ cảnh, từ 10 token mỗi giây trở lên trên M1 Ultra.

Mô hình	Phiên bản	Bộ nhớ	M4 Pro	M1 Ultra
Qwen3.8 27B27B · Trí tuệ 33,7	8-bit	28,7 GB	4–8	13–22
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B hoạt động · Trí tuệ 21,4	4-bit	41,6 GB	24–43	71–125
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B hoạt động · Trí tuệ 18,2	8-bit	37,2 GB	38–68	113–200
Muse Glimmer 30B29,6B · Trí tuệ 17,5	8-bit	31,5 GB	4–7	11–20
Gemma 4 31B30,7B · Trí tuệ 14,7	8-bit	32,6 GB	4–7	11–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B hoạt động · Trí tuệ 12,9	8-bit	31,9 GB	38–68	113–200
Granite 4.2 30B30B · Trí tuệ 12,7	8-bit	31,9 GB	4–7	11–20
MiniCPM5 2B2,52B · Trí tuệ 12,5	8-bit	2,7 GB	45–81	133–237
Qwen3.5 9B9B · Trí tuệ 11,2	8-bit	9,6 GB	13–23	38–67
Granite 4.2 8B8B · Trí tuệ 11,1	8-bit	8,5 GB	14–26	42–75
Granite 4.2 3B3B · Trí tuệ 9,1	8-bit	3,2 GB	38–68	113–200
gpt-oss-20b21B · 3,6B hoạt động · Trí tuệ 9	4,25-bit gốc	13,8 GB	65–115	189–337
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B hoạt động · Trí tuệ 8,9	8-bit	31,9 GB	33–59	97–173
Gemma 4 E4B8B · Trí tuệ 8,9	8-bit	8,5 GB	26–46	75–133
Ministral 3 8B8,9B · Trí tuệ 5,5	8-bit	9,5 GB	13–23	38–67
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Trí tuệ 4,8	8-bit	4,2 GB	29–52	86–152
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B hoạt động	8-bit	32,4 GB	35–62	103–183
GLM-4.7 Flash30B · 3B hoạt động	8-bit	31,9 GB	38–68	113–200
Qwen3.6 27B27B	8-bit	28,7 GB	4–8	13–22
Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B hoạt động	8-bit	26,8 GB	31–55	90–160
Devstral Small 2 (24B)24B	8-bit	25,5 GB	5–9	14–25
Magistral Small 1.2 (2509)24B	8-bit	25,5 GB	5–9	14–25
Mistral Small 3.2 (24B)24B	8-bit	25,5 GB	5–9	14–25
LFM2.5 24B A2B24B · 2B hoạt động	8-bit	25,5 GB	59–104	171–305
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B	8-bit	15,9 GB	10–18	23–40
Phi-4 (14B)14B	8-bit	14,9 GB	11–19	24–43
Gemma 4 12B Unified12B	8-bit	12,7 GB	10–17	28–50
Qwen3 8B8,2B	8-bit	8,7 GB	14–25	41–74
Llama 3.1 8B Instruct8B	8-bit	8,5 GB	14–26	42–75
Gemma 4 E2B5,1B	8-bit	5,4 GB	51–91	150–267
Qwen3.5 4B4B	8-bit	4,3 GB	29–51	84–149
Phi-4 mini instruct3,8B	8-bit	4 GB	31–55	90–160
Llama 3.2 3B Instruct3,21B	8-bit	3,4 GB	36–64	106–188
SmolLM3 3B3B	8-bit	3,2 GB	38–68	113–200
LFM2.5 2.6B2,69B	8-bit	2,9 GB	42–75	124–221
Qwen3.5 2B2B	8-bit	2,1 GB	59–104	171–305
Llama 3.2 1B Instruct1,23B	8-bit	1,3 GB	95–168	277–492
Qwen3.5 0.8B0,8B	8-bit	0,9 GB	137–243	400–711
Qwen3 0.6B0,6B	8-bit	0,6 GB	205–364	600–1067
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B hoạt động · Trí tuệ 15,6	2-bit chất lượng thấp hơn	38,1 GB	40–70	116–206
gpt-oss-120b117B · 5,1B hoạt động · Trí tuệ 11,6	2-bit chất lượng thấp hơn	36,6 GB	77–137	225–400
Mistral Small 4 (119B)119B · 6,5B hoạt động · Trí tuệ 11,3	2-bit chất lượng thấp hơn	37,2 GB	61–109	180–320
Qwen3 Coder Next80B · 3B hoạt động · Trí tuệ 9,2	3-bit chất lượng thấp hơn	35 GB	95–168	277–492
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B hoạt động · Trí tuệ 6,5	2-bit chất lượng thấp hơn	34,1 GB	23–41	68–121
Ornith 1.5 122B122B · 10B hoạt động	2-bit chất lượng thấp hơn	38,1 GB	40–70	116–206
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B hoạt động	2-bit chất lượng thấp hơn	37,5 GB	32–57	95–168
GLM-4.5 Air106B · 12B hoạt động	2-bit chất lượng thấp hơn	33,1 GB	32–57	95–168

Chạy được, nhưng chậm 3

Vừa bộ nhớ, nhưng dưới 10 token mỗi giây: ổn cho xử lý hàng loạt, chậm khi trò chuyện.

Mô hình	Phiên bản	Bộ nhớ	M4 Pro	M1 Ultra
Llama 3.3 70B Instruct70B	4-bit	39,4 GB	3–6	9–16
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Trí tuệ 14,2	2-bit chất lượng thấp hơn	40 GB	3–5	9–16
Devstral 2 (123B)123B	2-bit chất lượng thấp hơn	38,4 GB	3–6	9–17

Câu hỏi

LLM nào tốt nhất cho Mac có 64 GB?: Trong các mô hình có Intelligence Index công bố, Qwen3.8 27B đạt điểm cao nhất trong số những mô hình chạy tốt trong 64 GB (8-bit). Mô hình lớn nhất chạy tốt là Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B. Cho lập trình: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct.
64 GB có đủ cho AI cục bộ trên Mac không?: 39 trên 73 mô hình mở ở đây chạy tốt trong dung lượng này ở mức 4 bit trở lên. Mặc định macOS cho GPU dùng khoảng 48 GB trong số đó; mô hình và ngữ cảnh phải vừa trong phần này.
Mac 64 GB có chạy được gpt-oss-20b không?: Có, 4,25-bit gốc, khoảng 65–115 token mỗi giây trên M4 Pro và 189–337 trên M1 Ultra.

Dung lượng khác: 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

Chạy bằng MLX Harness (miễn phí, mã nguồn mở) hoặc mlx-lm của Apple trong Terminal: hướng dẫn từng bước.

Cách tính

Bộ nhớ: số tham số của mô hình ở 8, 6, 4, 3 hoặc 2 bit mỗi trọng số cộng với hệ số tỷ lệ theo nhóm của MLX (nửa bit mỗi trọng số), hoặc theo định dạng gốc, rồi thêm chỗ cho ngữ cảnh. Mặc định macOS cho GPU dùng khoảng 75% bộ nhớ hợp nhất. Tốc độ: băng thông bộ nhớ chia cho số byte đọc mỗi token là mức trần cho một cuộc trò chuyện; trong benchmark Apple Silicon công khai của llama.cpp, thực tế đạt khoảng 45% đến 80% mức đó, và đó là khoảng được hiển thị. Đây là ước tính, không phải số đo: hãy đo chính Mac của bạn trên MLX Bench. Số liệu mô hình lấy từ thẻ mô hình chính thức, số liệu chip từ Thông số kỹ thuật của Apple. Kiểm tra ngày 2026-10-19. Cùng dữ liệu với mlx.app/compare.

LLM tốt nhất cho Mac 64 GB.