搭載 M3 的 MacBook Air 適合執行本機 LLM 嗎？

配備 24 GB 時，它能順暢執行 73 個開放模型中的 20 個，最大到 Gemma 4 26B A4B；執行 gpt-oss-20b 時每秒約產生 24–42 個 token。M3 的記憶體讀取速度為 100 GB/s，這決定了產生速度。

用於 AI 的話，搭載 M3 的 MacBook Air 該配多少記憶體？

8 GB 能順暢執行 16 個開放模型；24 GB 能執行 20 個，最大到 Gemma 4 26B A4B。記憶體決定放得下哪些模型，而且日後無法升級。

搭載 M3 的 MacBook Air 執行本機 AI：依記憶體看能跑哪些 LLM

依記憶體容量

記憶體	順暢執行	順暢執行的最大模型	gpt-oss-20b
8 GB100 GB/s	16	Granite 4.2 8B	太大
16 GB100 GB/s	17	Qwen3 8B	28–50 tok/s
24 GB100 GB/s	20	Gemma 4 26B A4B	24–42 tok/s

機型：MacBook Air (13-inch, M3, 2024), MacBook Air (15-inch, M3, 2024)。並非每個機型都提供所有記憶體容量；各機型的可選配置請參閱 Apple 的技術規格。

常見問題

搭載 M3 的 MacBook Air 適合執行本機 LLM 嗎？: 配備 24 GB 時，它能順暢執行 73 個開放模型中的 20 個，最大到 Gemma 4 26B A4B；執行 gpt-oss-20b 時每秒約產生 24–42 個 token。M3 的記憶體讀取速度為 100 GB/s，這決定了產生速度。
用於 AI 的話，搭載 M3 的 MacBook Air 該配多少記憶體？: 8 GB 能順暢執行 16 個開放模型；24 GB 能執行 20 個，最大到 Gemma 4 26B A4B。記憶體決定放得下哪些模型，而且日後無法升級。

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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。