M1 Ultra với 64 GB chạy được gì?

39 trên 73 mô hình mở chạy tốt trên máy này. Mặc định GPU dùng được khoảng 48 GB trong 64 GB, và đọc bộ nhớ ở 800 GB/s, yếu tố quyết định tốc độ viết. Có trên: Mac Studio (2022).

Thông minh nhất mà chạy tốtQwen3.8 27B8-bit · 28,7 GB · 13–22 tok/sLớn nhất mà chạy tốtNemotron 3.5 Bolt 74B A9B4-bit · 41,6 GB · 71–125 tok/sCho lập trìnhQwen3 Coder 30B A3B Instruct8-bit · 32,4 GB · 103–183 tok/s

Chạy tốt 47

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

Mô hìnhPhiên bảnBộ nhớToken/giây
Qwen3.8 27B27B · Trí tuệ 33,78-bit28,7 GB13–22
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B hoạt động · Trí tuệ 21,44-bit41,6 GB71–125
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B hoạt động · Trí tuệ 18,28-bit37,2 GB113–200
Muse Glimmer 30B29,6B · Trí tuệ 17,58-bit31,5 GB11–20
Gemma 4 31B30,7B · Trí tuệ 14,78-bit32,6 GB11–20
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B hoạt động · Trí tuệ 12,98-bit31,9 GB113–200
Granite 4.2 30B30B · Trí tuệ 12,78-bit31,9 GB11–20
MiniCPM5 2B2,52B · Trí tuệ 12,58-bit2,7 GB133–237
Qwen3.5 9B9B · Trí tuệ 11,28-bit9,6 GB38–67
Granite 4.2 8B8B · Trí tuệ 11,18-bit8,5 GB42–75
Granite 4.2 3B3B · Trí tuệ 9,18-bit3,2 GB113–200
gpt-oss-20b21B · 3,6B hoạt động · Trí tuệ 94,25-bit gốc13,8 GB189–337
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B hoạt động · Trí tuệ 8,98-bit31,9 GB97–173
Gemma 4 E4B8B · Trí tuệ 8,98-bit8,5 GB75–133
Ministral 3 8B8,9B · Trí tuệ 5,58-bit9,5 GB38–67
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Trí tuệ 4,88-bit4,2 GB86–152
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B hoạt động8-bit32,4 GB103–183
GLM-4.7 Flash30B · 3B hoạt động8-bit31,9 GB113–200
Qwen3.6 27B27B8-bit28,7 GB13–22
Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B hoạt động8-bit26,8 GB90–160
Devstral Small 2 (24B)24B8-bit25,5 GB14–25
Magistral Small 1.2 (2509)24B8-bit25,5 GB14–25
Mistral Small 3.2 (24B)24B8-bit25,5 GB14–25
LFM2.5 24B A2B24B · 2B hoạt động8-bit25,5 GB171–305
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8-bit15,9 GB23–40
Phi-4 (14B)14B8-bit14,9 GB24–43
Gemma 4 12B Unified12B8-bit12,7 GB28–50
Qwen3 8B8,2B8-bit8,7 GB41–74
Llama 3.1 8B Instruct8B8-bit8,5 GB42–75
Gemma 4 E2B5,1B8-bit5,4 GB150–267
Qwen3.5 4B4B8-bit4,3 GB84–149
Phi-4 mini instruct3,8B8-bit4 GB90–160
Llama 3.2 3B Instruct3,21B8-bit3,4 GB106–188
SmolLM3 3B3B8-bit3,2 GB113–200
LFM2.5 2.6B2,69B8-bit2,9 GB124–221
Qwen3.5 2B2B8-bit2,1 GB171–305
Llama 3.2 1B Instruct1,23B8-bit1,3 GB277–492
Qwen3.5 0.8B0,8B8-bit0,9 GB400–711
Qwen3 0.6B0,6B8-bit0,6 GB600–1067
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B hoạt động · Trí tuệ 15,62-bit chất lượng thấp hơn38,1 GB116–206
gpt-oss-120b117B · 5,1B hoạt động · Trí tuệ 11,62-bit chất lượng thấp hơn36,6 GB225–400
Mistral Small 4 (119B)119B · 6,5B hoạt động · Trí tuệ 11,32-bit chất lượng thấp hơn37,2 GB180–320
Qwen3 Coder Next80B · 3B hoạt động · Trí tuệ 9,23-bit chất lượng thấp hơn35 GB277–492
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B hoạt động · Trí tuệ 6,52-bit chất lượng thấp hơn34,1 GB68–121
Ornith 1.5 122B122B · 10B hoạt động2-bit chất lượng thấp hơn38,1 GB116–206
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B hoạt động2-bit chất lượng thấp hơn37,5 GB95–168
GLM-4.5 Air106B · 12B hoạt động2-bit chất lượng thấp hơn33,1 GB95–168

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 hìnhPhiên bảnBộ nhớToken/giây
Llama 3.3 70B Instruct70B4-bit39,4 GB9–16
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Trí tuệ 14,22-bit chất lượng thấp hơn40 GB9–16
Devstral 2 (123B)123B2-bit chất lượng thấp hơn38,4 GB9–17

Quá lớn 23

Cần hơn 64 GB bộ nhớ, kể cả ở mức 2 bit.

Các Mac khác

Mọi Mac có 64 GB, với bất kỳ chip nào.

M1 Ultra với nhiều hoặc ít bộ nhớ hơn:

Chip lân cận:

Đối đầu:

So sánh với bất kỳ Mac hoặc GPU nào · M1 Ultra cho AI cục bộ · Mac tốt nhất cho LLM cục bộ · Mọi Mac

Câu hỏi

LLM nào tốt nhất cho M1 Ultra với 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 ở đây: 8-bit, khoảng 13–22 token mỗi giây. Mô hình lớn nhất chạy tốt là Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B.
M1 Ultra với 64 GB có chạy được Llama 3.3 70B không?
Có, nhưng chậm: 4-bit, khoảng 9–16 token mỗi giây.
gpt-oss-20b chạy nhanh đến đâu trên M1 Ultra?
Khoảng 189–337 token mỗi giây (4,25-bit gốc), dựa trên băng thông bộ nhớ 800 GB/s của chip.

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.

M1 Ultra 64 GB chạy được LLM nào? Mọi mô hình, kèm tốc độ