M3 Ultra với 96 GB chạy được gì?

43 trên 73 mô hình mở chạy tốt trên máy này. Mặc định GPU dùng được khoảng 72 GB trong 96 GB, và đọc bộ nhớ ở 819 GB/s, yếu tố quyết định tốc độ viết. Có trên: Mac Studio (2025).

Thông minh nhất mà chạy tốtQwen3.8 27B8-bit · 28,7 GB · 13–23 tok/sLớn nhất mà chạy tốtgpt-oss-120b4,25-bit gốc · 65,3 GB · 137–243 tok/sCho lập trìnhQwen3 Coder Next6-bit · 65 GB · 154–273 tok/s

Chạy tốt 48

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 GB13–23
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B hoạt động · Trí tuệ 21,46-bit60,1 GB50–90
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B hoạt động · Trí tuệ 18,28-bit37,2 GB115–205
Muse Glimmer 30B29,6B · Trí tuệ 17,58-bit31,5 GB12–21
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 GB115–205
Granite 4.2 30B30B · Trí tuệ 12,78-bit31,9 GB12–21
MiniCPM5 2B2,52B · Trí tuệ 12,58-bit2,7 GB137–243
gpt-oss-120b117B · 5,1B hoạt động · Trí tuệ 11,64,25-bit gốc65,3 GB137–243
Qwen3.5 9B9B · Trí tuệ 11,28-bit9,6 GB38–68
Granite 4.2 8B8B · Trí tuệ 11,18-bit8,5 GB43–77
Qwen3 Coder Next80B · 3B hoạt động · Trí tuệ 9,26-bit65 GB154–273
Granite 4.2 3B3B · Trí tuệ 9,18-bit3,2 GB115–205
gpt-oss-20b21B · 3,6B hoạt động · Trí tuệ 94,25-bit gốc13,8 GB194–345
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B hoạt động · Trí tuệ 8,98-bit31,9 GB100–177
Gemma 4 E4B8B · Trí tuệ 8,98-bit8,5 GB77–137
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B hoạt động · Trí tuệ 6,54-bit61,3 GB38–68
Ministral 3 8B8,9B · Trí tuệ 5,58-bit9,5 GB39–69
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Trí tuệ 4,88-bit4,2 GB88–156
GLM-4.5 Air106B · 12B hoạt động4-bit59,6 GB54–96
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B hoạt động8-bit32,4 GB105–187
GLM-4.7 Flash30B · 3B hoạt động8-bit31,9 GB115–205
Qwen3.6 27B27B8-bit28,7 GB13–23
Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B hoạt động8-bit26,8 GB92–164
Devstral Small 2 (24B)24B8-bit25,5 GB14–26
Magistral Small 1.2 (2509)24B8-bit25,5 GB14–26
Mistral Small 3.2 (24B)24B8-bit25,5 GB14–26
LFM2.5 24B A2B24B · 2B hoạt động8-bit25,5 GB176–312
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8-bit15,9 GB23–41
Phi-4 (14B)14B8-bit14,9 GB25–44
Gemma 4 12B Unified12B8-bit12,7 GB29–52
Qwen3 8B8,2B8-bit8,7 GB42–75
Llama 3.1 8B Instruct8B8-bit8,5 GB43–77
Gemma 4 E2B5,1B8-bit5,4 GB154–273
Qwen3.5 4B4B8-bit4,3 GB86–152
Phi-4 mini instruct3,8B8-bit4 GB92–164
Llama 3.2 3B Instruct3,21B8-bit3,4 GB108–193
SmolLM3 3B3B8-bit3,2 GB115–205
LFM2.5 2.6B2,69B8-bit2,9 GB127–226
Qwen3.5 2B2B8-bit2,1 GB176–312
Llama 3.2 1B Instruct1,23B8-bit1,3 GB284–504
Qwen3.5 0.8B0,8B8-bit0,9 GB410–728
Qwen3 0.6B0,6B8-bit0,6 GB614–1092
Qwen3.8 Flash Next180B · 6B hoạt động · Trí tuệ 39,82-bit chất lượng thấp hơn56,3 GB194–345
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B hoạt động · Trí tuệ 15,63-bit chất lượng thấp hơn53,4 GB84–149
Mistral Small 4 (119B)119B · 6,5B hoạt động · Trí tuệ 11,33-bit chất lượng thấp hơn52,1 GB132–234
Ornith 1.5 122B122B · 10B hoạt động3-bit chất lượng thấp hơn53,4 GB84–149
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B hoạt động3-bit chất lượng thấp hơn52,5 GB70–124

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 Instruct70B6-bit56,9 GB6–12
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Trí tuệ 14,23-bit chất lượng thấp hơn56 GB7–12
Devstral 2 (123B)123B3-bit chất lượng thấp hơn53,8 GB7–12

Vừa đủ chỗ 1

Cần gần hết bộ nhớ: hãy nâng giới hạn bộ nhớ GPU và giữ ngữ cảnh ngắn.

Mô hìnhPhiên bảnBộ nhớToken/giây
MiniMax M2.7230B · 10B hoạt động2-bit chất lượng thấp hơn71,9 GB119–211

Quá lớn 21

Cần hơn 96 GB bộ nhớ, kể cả ở mức 2 bit.

Các Mac khác

Mọi Mac có 96 GB, với bất kỳ chip nào.

M3 Ultra với nhiều hoặc ít bộ nhớ hơn:

Chip lân cận:

Đối đầu:

So với PC và card đồ họa:

So sánh với bất kỳ Mac hoặc GPU nào · M3 Ultra cho AI cục bộ · Mac tốt nhất cho LLM cục bộ · Mọi Mac

Câu hỏi

LLM nào tốt nhất cho M3 Ultra với 96 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 13–23 token mỗi giây. Mô hình lớn nhất chạy tốt là gpt-oss-120b.
M3 Ultra với 96 GB có chạy được Llama 3.3 70B không?
Có, nhưng chậm: 6-bit, khoảng 6–12 token mỗi giây.
gpt-oss-20b chạy nhanh đến đâu trên M3 Ultra?
Khoảng 194–345 token mỗi giây (4,25-bit gốc), dựa trên băng thông bộ nhớ 819 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.

M3 Ultra 96 GB chạy được LLM nào? Mọi mô hình, kèm tốc độ