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16 GB 的 M6 能執行什麼？

73 個開放模型中有 20 個能在它上面順暢執行。預設情況下，GPU 可使用 16 GB 中的約 12 GB；它的記憶體讀取速度為 153 GB/s，這決定了產生速度。搭載於：Mac mini (M6 or M5 Pro)。

順暢執行中最聰明的MiniCPM5 2B8 位元 · 2.7 GB · 26–45 tok/s順暢執行中最大的Gemma 4 12B Unified4 位元 · 6.7 GB · 10–18 tok/s

順暢執行 27

放得下，還留有上下文空間，每秒 10 個 token 以上。

模型版本記憶體token/秒
MiniCPM5 2B2.52B · 智慧 12.58 位元2.7 GB26–45
Qwen3.5 9B9B · 智慧 11.24 位元5.1 GB14–24
Granite 4.2 8B8B · 智慧 11.16 位元6.5 GB11–19
Granite 4.2 3B3B · 智慧 9.18 位元3.2 GB22–38
Gemma 4 E4B8B · 智慧 8.98 位元8.5 GB14–26
Ministral 3 8B8.9B · 智慧 5.56 位元7.2 GB10–17
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · 智慧 4.88 位元4.2 GB16–29
Gemma 4 12B Unified12B4 位元6.7 GB10–18
Qwen3 8B8.2B6 位元6.7 GB10–18
Llama 3.1 8B Instruct8B6 位元6.5 GB11–19
Gemma 4 E2B5.1B8 位元5.4 GB29–51
Qwen3.5 4B4B8 位元4.3 GB16–28
Phi-4 mini instruct3.8B8 位元4 GB17–31
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8 位元3.4 GB20–36
SmolLM3 3B3B8 位元3.2 GB22–38
LFM2.5 2.6B2.69B8 位元2.9 GB24–42
Qwen3.5 2B2B8 位元2.1 GB33–58
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8 位元1.3 GB53–94
Qwen3.5 0.8B0.8B8 位元0.9 GB77–136
Qwen3 0.6B0.6B8 位元0.6 GB115–204
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 啟用 3B · 智慧 12.92 位元 品質較低9.4 GB77–136
gpt-oss-20b21B · 啟用 3.6B · 智慧 93 位元 品質較低9.2 GB43–77
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 啟用 3.5B · 智慧 8.92 位元 品質較低9.4 GB63–111
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · 啟用 3.3B2 位元 品質較低9.5 GB69–122
GLM-4.7 Flash30B · 啟用 3B2 位元 品質較低9.4 GB77–136
Gemma 4 26B A4B25.2B · 啟用 3.8B2 位元 品質較低7.9 GB57–102
LFM2.5 24B A2B24B · 啟用 2B3 位元 品質較低10.5 GB77–136

能執行，但較慢 10

放得下，但每秒不到 10 個 token：適合批次工作，拿來聊天會慢。

模型版本記憶體token/秒
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B4 位元8.4 GB8–15
Phi-4 (14B)14B4 位元7.9 GB9–15
Qwen3.8 27B27B · 智慧 33.72 位元 品質較低8.4 GB8–15
Muse Glimmer 30B29.6B · 智慧 17.52 位元 品質較低9.3 GB7–13
Gemma 4 31B30.7B · 智慧 14.72 位元 品質較低9.6 GB7–13
Granite 4.2 30B30B · 智慧 12.72 位元 品質較低9.4 GB7–13
Qwen3.6 27B27B2 位元 品質較低8.4 GB8–15
Devstral Small 2 (24B)24B3 位元 品質較低10.5 GB7–12
Magistral Small 1.2 (2509)24B3 位元 品質較低10.5 GB7–12
Mistral Small 3.2 (24B)24B3 位元 品質較低10.5 GB7–12

勉強放得下 1

幾乎用滿記憶體：需調高 GPU 記憶體上限，並保持較短的上下文。

模型版本記憶體token/秒
Qwen3.6 35B A3B35B · 啟用 3B · 智慧 18.22 位元 品質較低10.9 GB77–136

太大 35

所需記憶體超過 16 GB，即使是 2 位元也不行。

其他 Mac

所有 16 GB 的 Mac，不限晶片。

記憶體更多或更少的 M6：

相鄰晶片：

正面比較：

與任何 Mac 或 GPU 比較 · 用 M6 執行本機 AI · 執行本機 LLM 的最佳 Mac · 所有 Mac

常見問題

16 GB 的 M6 最適合執行哪個 LLM？
在公布 Intelligence Index 的模型中，MiniCPM5 2B 是在這台 Mac 上順暢執行的模型裡得分最高的：8 位元，每秒約 26–45 個 token。能順暢執行的最大模型是 Gemma 4 12B Unified。
16 GB 的 M6 能執行 Llama 3.3 70B 嗎？
不能：即使是 2 位元，它也需要超過 GPU 預設可用的 12 GB。
gpt-oss-20b 在 M6 上有多快？
每秒約 43–77 個 token（3 位元），由晶片 153 GB/s 的記憶體頻寬決定。

可以用 MLX Harness（免費、開源）執行，或在「終端機」中使用 Apple 的 mlx-lm：逐步教學。

計算方式

記憶體：模型參數以每個權重 8、6、4、3 或 2 位元計算，加上 MLX 的分組縮放（每個權重半個位元），或依其原生格式計算，再留出上下文空間。macOS 預設讓 GPU 使用約 75% 的統一記憶體。速度：記憶體頻寬除以每個 token 讀取的位元組數，就是單一對話的上限；在 llama.cpp 的 Apple Silicon 公開效能測試中，實際執行可達這個上限的約 45% 到 80%，本頁顯示的就是這個範圍。這些是估算值，不是實測值：可以到 MLX Bench 測量你自己的 Mac。模型數據來自各模型的官方模型卡，晶片數據來自 Apple 的技術規格。核對於 2026-10-19。數據與 mlx.app/compare 相同。

16 GB 的 M6 能執行哪些 LLM？所有模型與速度