Chạy tốt 36
Vừa bộ nhớ, còn chỗ cho ngữ cảnh, từ 10 token mỗi giây trở lên.
| Mô hình | Phiên bản | Bộ nhớ | Token/giây |
|---|---|---|---|
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B hoạt động · Trí tuệ 18,2 | 6-bit | 28,4 GB | 58–102 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B hoạt động · Trí tuệ 12,9 | 8-bit | 31,9 GB | 43–77 |
| MiniCPM5 2B2,52B · Trí tuệ 12,5 | 8-bit | 2,7 GB | 51–91 |
| Qwen3.5 9B9B · Trí tuệ 11,2 | 8-bit | 9,6 GB | 14–26 |
| Granite 4.2 8B8B · Trí tuệ 11,1 | 8-bit | 8,5 GB | 16–29 |
| Granite 4.2 3B3B · Trí tuệ 9,1 | 8-bit | 3,2 GB | 43–77 |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B hoạt động · Trí tuệ 9 | 4,25-bit gốc | 13,8 GB | 73–129 |
| Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B hoạt động · Trí tuệ 8,9 | 8-bit | 31,9 GB | 37–66 |
| Gemma 4 E4B8B · Trí tuệ 8,9 | 8-bit | 8,5 GB | 29–51 |
| Ministral 3 8B8,9B · Trí tuệ 5,5 | 8-bit | 9,5 GB | 15–26 |
| Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Trí tuệ 4,8 | 8-bit | 4,2 GB | 33–58 |
| Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B hoạt động | 8-bit | 32,4 GB | 39–70 |
| GLM-4.7 Flash30B · 3B hoạt động | 8-bit | 31,9 GB | 43–77 |
| Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B hoạt động | 8-bit | 26,8 GB | 35–61 |
| Devstral Small 2 (24B)24B | 4-bit | 13,5 GB | 10–18 |
| Magistral Small 1.2 (2509)24B | 4-bit | 13,5 GB | 10–18 |
| Mistral Small 3.2 (24B)24B | 4-bit | 13,5 GB | 10–18 |
| LFM2.5 24B A2B24B · 2B hoạt động | 8-bit | 25,5 GB | 66–117 |
| Phi-4 Reasoning Vision 15B15B | 6-bit | 12,2 GB | 11–20 |
| Phi-4 (14B)14B | 6-bit | 11,4 GB | 12–22 |
| Gemma 4 12B Unified12B | 8-bit | 12,7 GB | 11–19 |
| Qwen3 8B8,2B | 8-bit | 8,7 GB | 16–28 |
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 8-bit | 8,5 GB | 16–29 |
| Gemma 4 E2B5,1B | 8-bit | 5,4 GB | 58–102 |
| Qwen3.5 4B4B | 8-bit | 4,3 GB | 32–57 |
| Phi-4 mini instruct3,8B | 8-bit | 4 GB | 35–61 |
| Llama 3.2 3B Instruct3,21B | 8-bit | 3,4 GB | 41–72 |
| SmolLM3 3B3B | 8-bit | 3,2 GB | 43–77 |
| LFM2.5 2.6B2,69B | 8-bit | 2,9 GB | 48–85 |
| Qwen3.5 2B2B | 8-bit | 2,1 GB | 66–117 |
| Llama 3.2 1B Instruct1,23B | 8-bit | 1,3 GB | 106–189 |
| Qwen3.5 0.8B0,8B | 8-bit | 0,9 GB | 154–273 |
| Qwen3 0.6B0,6B | 8-bit | 0,6 GB | 230–409 |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · 9B hoạt động · Trí tuệ 21,4 | 3-bit chất lượng thấp hơn | 32,4 GB | 35–63 |
| Qwen3 Coder Next80B · 3B hoạt động · Trí tuệ 9,2 | 2-bit chất lượng thấp hơn | 25 GB | 154–273 |
| GLM-4.5 Air106B · 12B hoạt động | 2-bit chất lượng thấp hơn | 33,1 GB | 36–65 |
Chạy được, nhưng chậm 6
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 |
|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B27B · Trí tuệ 33,7 | 8-bit | 28,7 GB | 5–9 |
| Muse Glimmer 30B29,6B · Trí tuệ 17,5 | 8-bit | 31,5 GB | 4–8 |
| Gemma 4 31B30,7B · Trí tuệ 14,7 | 8-bit | 32,6 GB | 4–8 |
| Granite 4.2 30B30B · Trí tuệ 12,7 | 8-bit | 31,9 GB | 4–8 |
| Qwen3.6 27B27B | 8-bit | 28,7 GB | 5–9 |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 3-bit chất lượng thấp hơn | 30,6 GB | 5–8 |
Vừa đủ chỗ 8
Cần gần hết bộ nhớ: hãy nâng giới hạn bộ nhớ GPU và giữ ngữ cảnh ngắn.
| Mô hình | Phiên bản | Bộ nhớ | Token/giây |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B hoạt động · Trí tuệ 15,6 | 2-bit chất lượng thấp hơn | 38,1 GB | 45–79 |
| Mistral Medium 3.5 (128B)128B · Trí tuệ 14,2 | 2-bit chất lượng thấp hơn | 40 GB | 3–6 |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B hoạt động · Trí tuệ 11,6 | 2-bit chất lượng thấp hơn | 36,6 GB | 86–154 |
| Mistral Small 4 (119B)119B · 6,5B hoạt động · Trí tuệ 11,3 | 2-bit chất lượng thấp hơn | 37,2 GB | 69–123 |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · 17B hoạt động · Trí tuệ 6,5 | 2-bit chất lượng thấp hơn | 34,1 GB | 26–46 |
| Devstral 2 (123B)123B | 2-bit chất lượng thấp hơn | 38,4 GB | 4–6 |
| Ornith 1.5 122B122B · 10B hoạt động | 2-bit chất lượng thấp hơn | 38,1 GB | 45–79 |
| Nemotron 3 Super 120B A12B120B · 12B hoạt động | 2-bit chất lượng thấp hơn | 37,5 GB | 36–65 |
Quá lớn 23
Cần hơn 48 GB bộ nhớ, kể cả ở mức 2 bit.
- MiMo V2.6 Pro1.020B
- Kimi K32.800B
- MiMo V2.6 Flash309B
- Kimi K2.7 Code1.000B
- Kimi K2.61.000B
- DeepSeek V4.1 Flash 1017552B
- GLM-5.3744B
- GLM-5.3 Flash320B
- Qwen3.8 2.4T A95B2.400B
- Qwen3.8 Flash Next180B
- Muse Spark Open816B
- DeepSeek V4 Pro 08131.600B
- Beam 1.0501B
- MiniMax M3428B
- Inkling Small276B
- Hy3295B
- Inkling975B
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B550B
- Qwen3.5 397B A17B397B
- Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B
- Mistral Large 3 (675B)675B
- DeepSeek V4 Flash 0731284B
- MiniMax M2.7230B
Các Mac khác
Mọi Mac có 48 GB, với bất kỳ chip nào.
M5 Pro với nhiều hoặc ít bộ nhớ hơn:
Chip lân cận:
Đối đầu:
So sánh với bất kỳ Mac hoặc GPU nào · M5 Pro cho AI cục bộ · Mac tốt nhất cho LLM cục bộ · Mọi Mac
Câu hỏi
- LLM nào tốt nhất cho M5 Pro với 48 GB?
- Trong các mô hình có Intelligence Index công bố, Qwen3.6 35B A3B đạt điểm cao nhất trong số những mô hình chạy tốt ở đây: 6-bit, khoảng 58–102 token mỗi giây.
- M5 Pro với 48 GB có chạy được Llama 3.3 70B không?
- Có, nhưng chậm: 3-bit (chất lượng thấp hơn), khoảng 5–8 token mỗi giây.
- gpt-oss-20b chạy nhanh đến đâu trên M5 Pro?
- Khoảng 73–129 token mỗi giây (4,25-bit gốc), dựa trên băng thông bộ nhớ 307 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.