LLM nào tốt nhất cho M2 Max 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: 4-bit, khoảng 12–21 token mỗi giây. Mô hình lớn nhất chạy tốt là Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B.

M2 Max với 64 GB có chạy được Llama 3.3 70B không?

Có, nhưng chậm: 4-bit, khoảng 5–8 token mỗi giây.

gpt-oss-20b chạy nhanh đến đâu trên M2 Max?

Khoảng 95–168 token mỗi giây (4,25-bit gốc), dựa trên băng thông bộ nhớ 400 GB/s của chip.

M2 Max 64 GB chạy được LLM nào? Mọi mô hình, kèm tốc độ

Chạy tốt 47

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

Mô hình	Phiên bản	Bộ nhớ	Token/giây
Qwen3.8 27B27B · Trí tuệ 33,7	4-bit	15,2 GB	12–21
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B hoạt động · Trí tuệ 21,4	4-bit	41,6 GB	35–63
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B hoạt động · Trí tuệ 18,2	8-bit	37,2 GB	56–100
Muse Glimmer 30B29,6B · Trí tuệ 17,5	4-bit	16,7 GB	11–19
Gemma 4 31B30,7B · Trí tuệ 14,7	4-bit	17,3 GB	10–18
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B hoạt động · Trí tuệ 12,9	8-bit	31,9 GB	56–100
Granite 4.2 30B30B · Trí tuệ 12,7	4-bit	16,9 GB	11–19
MiniCPM5 2B2,52B · Trí tuệ 12,5	8-bit	2,7 GB	67–119
Qwen3.5 9B9B · Trí tuệ 11,2	8-bit	9,6 GB	19–33
Granite 4.2 8B8B · Trí tuệ 11,1	8-bit	8,5 GB	21–38
Granite 4.2 3B3B · Trí tuệ 9,1	8-bit	3,2 GB	56–100
gpt-oss-20b21B · 3,6B hoạt động · Trí tuệ 9	4,25-bit gốc	13,8 GB	95–168
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B hoạt động · Trí tuệ 8,9	8-bit	31,9 GB	49–86
Gemma 4 E4B8B · Trí tuệ 8,9	8-bit	8,5 GB	38–67
Ministral 3 8B8,9B · Trí tuệ 5,5	8-bit	9,5 GB	19–34
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Trí tuệ 4,8	8-bit	4,2 GB	43–76
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B hoạt động	8-bit	32,4 GB	51–91
GLM-4.7 Flash30B · 3B hoạt động	8-bit	31,9 GB	56–100
Qwen3.6 27B27B	4-bit	15,2 GB	12–21
Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B hoạt động	8-bit	26,8 GB	45–80
Devstral Small 2 (24B)24B	4-bit	13,5 GB	13–24
Magistral Small 1.2 (2509)24B	4-bit	13,5 GB	13–24
Mistral Small 3.2 (24B)24B	4-bit	13,5 GB	13–24
LFM2.5 24B A2B24B · 2B hoạt động	8-bit	25,5 GB	86–152
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B	8-bit	15,9 GB	11–20
Phi-4 (14B)14B	8-bit	14,9 GB	12–21
Gemma 4 12B Unified12B	8-bit	12,7 GB	14–25
Qwen3 8B8,2B	8-bit	8,7 GB	21–37
Llama 3.1 8B Instruct8B	8-bit	8,5 GB	21–38
Gemma 4 E2B5,1B	8-bit	5,4 GB	75–133
Qwen3.5 4B4B	8-bit	4,3 GB	42–74
Phi-4 mini instruct3,8B	8-bit	4 GB	45–80
Llama 3.2 3B Instruct3,21B	8-bit	3,4 GB	53–94
SmolLM3 3B3B	8-bit	3,2 GB	56–100
LFM2.5 2.6B2,69B	8-bit	2,9 GB	62–110
Qwen3.5 2B2B	8-bit	2,1 GB	86–152
Llama 3.2 1B Instruct1,23B	8-bit	1,3 GB	138–246
Qwen3.5 0.8B0,8B	8-bit	0,9 GB	200–356
Qwen3 0.6B0,6B	8-bit	0,6 GB	300–533
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B hoạt động · Trí tuệ 15,6	2-bit chất lượng thấp hơn	38,1 GB	58–103
gpt-oss-120b117B · 5,1B hoạt động · Trí tuệ 11,6	2-bit chất lượng thấp hơn	36,6 GB	113–200
Mistral Small 4 (119B)119B · 6,5B hoạt động · Trí tuệ 11,3	2-bit chất lượng thấp hơn	37,2 GB	90–160
Qwen3 Coder Next80B · 3B hoạt động · Trí tuệ 9,2	3-bit chất lượng thấp hơn	35 GB	138–246
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B hoạt động · Trí tuệ 6,5	2-bit chất lượng thấp hơn	34,1 GB	34–60
Ornith 1.5 122B122B · 10B hoạt động	2-bit chất lượng thấp hơn	38,1 GB	58–103
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B hoạt động	2-bit chất lượng thấp hơn	37,5 GB	47–84
GLM-4.5 Air106B · 12B hoạt động	2-bit chất lượng thấp hơn	33,1 GB	47–84

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	Token/giây
Llama 3.3 70B Instruct70B	4-bit	39,4 GB	5–8
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Trí tuệ 14,2	2-bit chất lượng thấp hơn	40 GB	5–8
Devstral 2 (123B)123B	2-bit chất lượng thấp hơn	38,4 GB	5–8

Các Mac khác

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

M2 Max với nhiều hoặc ít bộ nhớ hơn:

Chip lân cận:

Đối đầu:

So sánh với bất kỳ Mac hoặc GPU nào · M2 Max cho AI cục bộ · Mac tốt nhất cho LLM cục bộ · Mọi Mac

Câu hỏi

LLM nào tốt nhất cho M2 Max 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: 4-bit, khoảng 12–21 token mỗi giây. Mô hình lớn nhất chạy tốt là Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B.
M2 Max với 64 GB có chạy được Llama 3.3 70B không?: Có, nhưng chậm: 4-bit, khoảng 5–8 token mỗi giây.
gpt-oss-20b chạy nhanh đến đâu trên M2 Max?: Khoảng 95–168 token mỗi giây (4,25-bit gốc), dựa trên băng thông bộ nhớ 400 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.

M2 Max với 64 GB chạy được gì?