Apple M1（8GB） で動くローカルLLM一覧（2026年10月）
18快適（20 tok/s以上）
65実用（8〜20 tok/s）
0メモリに一部を逃がせば動く
121動かない
編集部の見立て
M1の8GBでモデルに回せるのは実効5.4GB。7Bをメモリに収めるにはIQ4_XSまで落とす必要があり、定番のQ4_K_Mは必要5.4GBで枠をわずかに超えます。動くのは204本中54本。Ling 3.0 tiny（Q4_K_Mのまま必要5.3GB・推定38.5tok/s）まで収まり、日本語向けのELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7Bは推定12.4tok/sです。
ローカルAIのために持つ機種ではありません。すでに手元にあるなら、7Bの小型モデルがどういうものかを確かめる用途に留めるのが妥当です。
まず試すなら: LFM2.5 1.2B JP（8bit（Q8_0）・必要1.8GB・約43 tok/s補正済み）。日本語向けに調整された1.2B。GPUなしのメモリ8GBのノートでも軽く動く
足りないのは: Qwen3 8Bを動かすにはユニファイドメモリがあと約1.1GB必要（必要6.5GB / 実効5.4GB）。
Qwen3 8Bが動く機種に買い替えるなら
- ぴったりMac mini M4 Pro（メモリ48GB・SSD 1TB）目安 30〜36万円
- 余裕を持つならMac mini M4 Pro（メモリ64GB・SSD 1TB）目安 36〜42万円
- 別の形ならGPUなし開発デスクトップ（メモリ32GB・SSD 1TB）目安 12〜18万円
ユニファイドメモリに収まるモデル
収まる量子化のうち、いちばん精度の高いもので表示しています（速度は推定・計算方法）。
| モデル | 量子化 | 必要 | 判定 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|
| Gemma 3 270M | 8bit（Q8_0） | 0.8GB | 快適 | 約180 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.1GB | 快適 | 約95 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 0.8B | 8bit（Q8_0） | 1.4GB | 快適 | 約63 tok/s補正済み |
| Gemma 3 1B | 8bit（Q8_0） | 1.6GB | 快適 | 約51 tok/s補正済み |
| Sarashina2.2 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 快適 | 約51 tok/s補正済み |
| Qwen3 0.6B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 快適 | 約50 tok/s補正済み |
| LFM2.5 1.2B JP | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 快適 | 約43 tok/s補正済み |
| LFM2.5 8B-A1B | 4bit（IQ4_XS） | 4.7GB | 快適 | 約41 tok/s補正済み |
| Ling 3.0 tiny | 4bit（Q4_K_M） | 5.3GB | 快適 | 約39 tok/s補正済み |
| Llama 3.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 快適 | 約38 tok/s補正済み |
| EXAONE 4.0 1.2B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 快適 | 約34 tok/s補正済み |
| TinySwallow 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 快適 | 約31 tok/s補正済み |
| RakutenAI-2.0 mini | 8bit（Q8_0） | 2.4GB | 快適 | 約31 tok/s補正済み |
| Sarashina2.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 快適 | 約30 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.5GB | 快適 | 約28 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 2B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 快適 | 約26 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 2B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 快適 | 約24 tok/s補正済み |
| Qwen3 1.7B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 快適 | 約24 tok/s補正済み |
| LLM-jp-3.1 1.8B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 実用 | 約20 tok/s補正済み |
| MiniCPM5 2B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| LFM2.5 2.6B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| LFM2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Gemma 2 Baku 2B | 8bit（Q8_0） | 3.8GB | 実用 | 約18 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 実用 | 約16 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-Coder 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 実用 | 約16 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 実用 | 約16 tok/s補正済み |
| SmolLM3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.2GB | 実用 | 約16 tok/s補正済み |
| Phi-3.5-mini 3.8B | 3bit（Q3_K_M） | 5.4GB | 実用 | 約16 tok/s補正済み |
| Phi-4-mini 3.8B | 6bit（Q6_K） | 4.5GB | 実用 | 約15 tok/s補正済み |
| Apertus 8B | 2bit（Q2_K） | 4.7GB | 実用 | 約15 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 4B | 6bit（Q6_K） | 4.8GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 8B | 2bit（Q2_K） | 4.8GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 2bit（Q2_K） | 4.8GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Qwen3 4B | 6bit（Q6_K） | 4.8GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Ministral 3 8B | 2bit（Q2_K） | 4.8GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Nanbeige4.2 3B | 6bit（Q6_K） | 4.6GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Ministral 3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.8GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| AFM-4.5B | 6bit（Q6_K） | 4.7GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| GLM-4.6V-Flash 9B | 2bit（Q2_K） | 4.7GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| CAT-Translate 7B | 3bit（Q3_K_M） | 5.0GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| Granite 4.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.9GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| Sarashina2.2 3B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| Tanuki-8B | 3bit（Q3_K_M） | 5.0GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| Granite 4.2 8B | 2bit（Q2_K） | 5.2GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| Nemotron 3 Nano 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| Hunyuan 7B | 3bit（Q3_K_M） | 5.1GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| Gemma 4 12B | 2bit（IQ2_M） | 5.0GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7B | 4bit（IQ4_XS） | 5.0GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| ABEJA Qwen2.5 7B Japanese | 4bit（IQ4_XS） | 5.0GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 4bit（IQ4_XS） | 5.0GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-VL 7B | 4bit（IQ4_XS） | 5.0GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 7B | 4bit（IQ4_XS） | 5.0GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-Coder 7B | 4bit（IQ4_XS） | 5.0GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Mistral 7B v0.3 | 4bit（IQ4_XS） | 5.3GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Qwen3-Swallow 8B | 3bit（IQ3_M） | 5.4GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Shisa V2.1 Qwen3 8B | 3bit（IQ3_M） | 5.4GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Qwen3 8B | 3bit（IQ3_M） | 5.4GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Llama 3.1 Swallow 8B | 3bit（Q3_K_M） | 5.4GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 8B | 3bit（Q3_K_M） | 5.4GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Aya Expanse 8B | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Llama 3 Youko 8B | 3bit（Q3_K_M） | 5.4GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Llama 3.1 8B | 3bit（Q3_K_M） | 5.4GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Gemma 4 E2B | 6bit（Q6_K） | 4.9GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Command R7B | 3bit（Q3_K_M） | 5.2GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| AREX-Turbo 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Fara1.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.0GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Gemma 3n E4B | 4bit（Q4_K_M） | 5.0GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Falcon-H1R 7B | 4bit（Q4_K_M） | 5.3GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| PLaMo 2 Translate | 3bit（Q3_K_M） | 5.2GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Ornith 1.0 9B | 3bit（Q3_K_M） | 5.3GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 9B | 3bit（Q3_K_M） | 5.2GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Nemotron Nano 12B v2 | 2bit（Q2_K） | 5.2GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Ornith 1.5 9B | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 実用 | 約11 tok/s補正済み |
| UI-Mate 9B | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 実用 | 約11 tok/s補正済み |
| UI-Venus-2 9B | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 実用 | 約11 tok/s補正済み |
| Fara1.5 9B | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 実用 | 約11 tok/s補正済み |
| Gemma 4 E4B | 4bit（IQ4_XS） | 5.3GB | 実用 | 約11 tok/s補正済み |
| Gemma 3n E2B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 実用 | 約11 tok/s補正済み |
| MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B | 3bit（IQ3_M） | 5.4GB | 実用 | 約11 tok/s補正済み |
| Granite 4.0 H-Tiny | 5bit（Q5_K_M） | 5.3GB | 実用 | 約11 tok/s補正済み |
動かないモデルと不足分
| モデル | 量子化 | 必要 | 不足 |
|---|---|---|---|
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | あと0.8GB |
| LLM-jp-4 8B thinking | 4bit（Q4_K_M） | 6.6GB | あと1.2GB |
| Nemotron-Nano 9B v2 Japanese | 4bit（Q4_K_M） | 6.9GB | あと1.5GB |
| Gemma-2-Llama-Swallow 9B | 4bit（Q4_K_M） | 8.0GB | あと2.6GB |
| Gemma 2 9B | 4bit（Q4_K_M） | 8.0GB | あと2.6GB |
| Gemma 3 12B | 4bit（Q4_K_M） | 8.3GB | あと2.9GB |
| Mistral Nemo Japanese 12B | 4bit（Q4_K_M） | 8.9GB | あと3.5GB |
| Mistral Nemo 12B | 4bit（Q4_K_M） | 8.9GB | あと3.5GB |
| Ministral 3 14B | 4bit（Q4_K_M） | 9.7GB | あと4.3GB |
| ABEJA Qwen3 14B Agentic | 4bit（Q4_K_M） | 10GB | あと5.0GB |
| Qwen3 14B | 4bit（Q4_K_M） | 10GB | あと5.0GB |
| Shisa V2.1 unphi4 14B | 4bit（Q4_K_M） | 11GB | あと5.2GB |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B | 4bit（Q4_K_M） | 11GB | あと5.2GB |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese | 4bit（Q4_K_M） | 11GB | あと5.2GB |
| Qwen2.5-Coder 14B | 4bit（Q4_K_M） | 11GB | あと5.2GB |
| Qwen2.5 14B | 4bit（Q4_K_M） | 11GB | あと5.2GB |
| Phi-4 14B | 4bit（Q4_K_M） | 11GB | あと5.3GB |
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | あと6.9GB |
| Muse-Glimmer 30B | 2bit（IQ2_M） | 12GB | あと7.0GB |
| ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | 4bit（Q4_K_M） | 14GB | あと8.3GB |
| LLM-jp-3.1 13B | 4bit（Q4_K_M） | 15GB | あと9.4GB |
| Codestral 22B | 4bit（Q4_K_M） | 15GB | あと9.7GB |
| Devstral Small 2 24B | 4bit（Q4_K_M） | 16GB | あと10GB |
| Magistral Small 2509 | 4bit（Q4_K_M） | 16GB | あと10GB |
| Devstral Small 2507 | 4bit（Q4_K_M） | 16GB | あと10GB |
| Mistral Small 3.2 24B | 4bit（Q4_K_M） | 16GB | あと10GB |
| GPT-OSS-Swallow 20B | 4bit（Q4_K_M） | 16GB | あと10GB |
| Qwen3.8 27B | 4bit（Q4_K_M） | 17GB | あと11GB |
| Qwen3.5 27B | 4bit（Q4_K_M） | 17GB | あと12GB |
| Gemma 4 26B-A4B | 4bit（Q4_K_M） | 17GB | あと12GB |
| Qwen3.6 27B | 4bit（Q4_K_M） | 17GB | あと12GB |
| Gemma 3 27B | 4bit（Q4_K_M） | 17GB | あと12GB |
| AREX-2 27B | 4bit（Q4_K_M） | 18GB | あと12GB |
| UI-Mate 27B | 4bit（Q4_K_M） | 18GB | あと12GB |
| Fara1.5 27B | 4bit（Q4_K_M） | 18GB | あと12GB |
| Gemma-2-Llama-Swallow 27B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | あと13GB |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | あと13GB |
| Qwen3-Swallow 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | あと14GB |
| Qwen3-VL 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | あと14GB |
| Qwen3 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | あと14GB |
| Qwen3-Coder 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | あと14GB |
| Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | あと14GB |
| North Mini Code 1.0 | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | あと14GB |
| Gemma 4 31B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | あと14GB |
| Granite 4.2 30B | 4bit（Q4_K_M） | 20GB | あと14GB |
| EXAONE 4.0.1 32B | 4bit（Q4_K_M） | 20GB | あと15GB |
| Olmo 3.1 32B | 4bit（Q4_K_M） | 20GB | あと15GB |
| Laguna XS 2.1 33B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | あと15GB |
| Aya Expanse 32B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | あと15GB |
| Thomson 1.0 Small 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | あと16GB |
| KAT-Coder-V2.5-Dev 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | あと16GB |
| XYZ-Aquila mini 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | あと16GB |
| Qwen3-VL 32B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | あと16GB |
| Qwen3 32B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | あと16GB |
| LLM-jp-4 32B-A3B thinking | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| ABEJA Qwen2.5 32B Japanese | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 32B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| ELYZA-Thinking-1.0 Qwen 32B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| Qwen2.5-VL 32B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B Japanese | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| KARAKURI LM 32B Thinking | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| Qwen2.5-Coder 32B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| Qwen2.5 32B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| BigBang v1 35B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| Ornith 1.5 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| Qwen3.5 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| LLM-jp-4 33B thinking | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| Ornith 1.0 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| Qwen-AgentWorld 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| Qwen3.6 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| Holo4 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと17GB |
| Nex-N2.5-mini | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと17GB |
| Seed-OSS 36B | 4bit（Q4_K_M） | 23GB | あと18GB |
| Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 23GB | あと18GB |
| Mixtral 8x7B | 4bit（Q4_K_M） | 29GB | あと23GB |
| RakutenAI-2.0 8x7B | 4bit（Q4_K_M） | 29GB | あと23GB |
| Tanuki-8x8B | 4bit（Q4_K_M） | 29GB | あと24GB |
| Kimi Linear 48B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 29GB | あと24GB |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 33GB | あと27GB |
| Shisa V2.1 Llama 3.3 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと38GB |
| Llama 3.3 Swallow 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと38GB |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと38GB |
| Llama 3.3 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと38GB |
| Llama 3 Youko 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと38GB |
| Llama 3.1 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと38GB |
| Llama 3.1 70B Japanese | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと38GB |
| Qwen3-Next 80B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 47GB | あと42GB |
| Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 47GB | あと42GB |
| Qwen2.5 72B | 4bit（Q4_K_M） | 48GB | あと43GB |
| Hunyuan-A13B 80B | 4bit（Q4_K_M） | 49GB | あと43GB |
| Stockmark-2 100B | 4bit（Q4_K_M） | 58GB | あと53GB |
| gpt-oss-120b | 4bit（MXFP4） | 62GB | あと56GB |
| Llama 4 Scout 17B-16E | 4bit（Q4_K_M） | 65GB | あと59GB |
| Command A 111B | 4bit（Q4_K_M） | 66GB | あと61GB |
| Laguna S 2.1 118B-A8B | 4bit（Q4_K_M） | 71GB | あと66GB |
| Mistral Small 4 119B | 4bit（Q4_K_M） | 72GB | あと66GB |
| GLM-4.5-Air 106B-A12B | 4bit（Q4_K_M） | 72GB | あと67GB |
| Qwen3.5 122B-A10B | 4bit（Q4_K_M） | 74GB | あと69GB |
| Devstral 2 123B | 4bit（Q4_K_M） | 75GB | あと70GB |
| Ling 3.0 flash | 4bit（Q4_K_M） | 75GB | あと70GB |
| Mixtral 8x22B | 4bit（Q4_K_M） | 84GB | あと79GB |
| GPT-OSS-Swallow 120B | 4bit（Q4_K_M） | 85GB | あと80GB |
| Qwen3.8-Flash-Next | 4bit（IQ4_XS） | 91GB | あと85GB |
| Step-3.7-Flash | 4bit（Q4_K_M） | 118GB | あと113GB |
| DeepSeek-V4-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 132GB | あと127GB |
| MiniMax-M2.5 229B-A10B | 4bit（Q4_K_M） | 135GB | あと130GB |
| Qwen3 235B-A22B | 4bit（Q4_K_M） | 138GB | あと133GB |
| GLM-5.3-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 151GB | あと146GB |
| Inkling Small 264B | 4bit（Q4_K_M） | 157GB | あと151GB |
| MiMo-V2.6-Flash-RL | 4bit（MXFP4） | 161GB | あと156GB |
| ERNIE 4.5 300B-A47B | 4bit（Q4_K_M） | 175GB | あと170GB |
| Hy3 295B-A21B | 4bit（Q4_K_M） | 178GB | あと172GB |
| GLM-4.5 355B-A32B | 4bit（Q4_K_M） | 211GB | あと206GB |
| Qwen3.5 397B-A17B | 4bit（Q4_K_M） | 235GB | あと229GB |
| Llama 4 Maverick 17B-128E | 4bit（Q4_K_M） | 235GB | あと229GB |
| Qwen3-Coder 480B-A35B | 4bit（Q4_K_M） | 281GB | あと275GB |
| Kimi K2.6 | 2bit（IQ2_M） | 329GB | あと324GB |
| GLM-5.3 | 4bit（IQ4_XS） | 352GB | あと347GB |
| RakutenAI-3.0 671B-A37B | 4bit（Q4_K_M） | 390GB | あと384GB |
| Mistral Large 3 675B | 4bit（Q4_K_M） | 392GB | あと387GB |
量子化を落とせば収まるモデル
4bitでは溢れても、量子化を落とせばユニファイドメモリ8GBに収まる12本です。
| モデル | 標準（4bit）だと | 落とすなら | 必要 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|
| Nemotron Nano 12B v2 | 7.9GB（あと2.5GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 5.2GB | 約12 tok/s補正済み |
| Gemma 4 12B | 7.8GB（あと2.4GB足りない） | 2bit（IQ2_M） | 5.0GB | 約12 tok/s補正済み |
| GLM-4.6V-Flash 9B | 6.7GB（あと1.3GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 4.7GB | 約13 tok/s補正済み |
| MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B | 6.3GB（あと0.9GB足りない） | 3bit（IQ3_M） | 5.4GB | 約11 tok/s補正済み |
| Ornith 1.5 9B | 6.4GB（あと1.0GB足りない） | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 約11 tok/s補正済み |
| UI-Mate 9B | 6.4GB（あと1.0GB足りない） | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 約11 tok/s補正済み |
| UI-Venus-2 9B | 6.4GB（あと1.0GB足りない） | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 約11 tok/s補正済み |
| Fara1.5 9B | 6.4GB（あと1.0GB足りない） | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 約11 tok/s補正済み |
| Ornith 1.0 9B | 6.2GB（あと0.8GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 5.3GB | 約12 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 9B | 6.2GB（あと0.8GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 5.2GB | 約12 tok/s補正済み |
| Granite 4.2 8B | 7.1GB（あと1.7GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 5.2GB | 約13 tok/s補正済み |
| Ministral 3 8B | 6.5GB（あと1.1GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 4.8GB | 約14 tok/s補正済み |
同じユニファイドメモリ8GBの機種の中での位置
当サイトにはユニファイドメモリ8GBの機種が3件あります。帯域幅は68.25GB/sで、この容量では最も遅い部類です。最速のApple M2（8GB）（100GB/s）と比べると生成速度はおよそ68%になります。この機種のユニファイドメモリに収まるのは83本で、その中で快適に動くのは18本です。
この機種は公開ベンチマークで速度を補正しているので、表の速度は他機種の係数を流用した推定より当てになります。
この機種は2020年の発売で、いま6年目です。
同じユニファイドメモリ8GBでも、これより新しい機種が2件あります（最新はApple M3（8GB）・2023年）。動くモデルの数は変わらないので、選ぶ基準は価格と、ツールの対応がいつまで続くかになります。
この機種を実際に使うなら
ChatGPTやClaudeをブラウザで使う分には、この8GBでも困りません。手元でモデルを動かすと、8GBから実効5.4GBを引いた2.6GBほどでmacOSとアプリを回すことになり、Safariのタブを数枚開くだけでスワップが始まります。読み込む前にほかのアプリは閉じる。
これが前提です。日本語の相手はELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7BかGemma 4 E4B（推定11.4tok/s）のIQ4_XS、コードはQwen2.5-Coder 7BのIQ4_XS（推定12.4tok/s）。500トークンの回答に40秒ほどかかる速さです。
MacBook Airはファンのない筐体なので、長い生成を続けると熱で速度が落ちることもあります。
買うときの見どころ
M1で選べるメモリは8GBと16GBの2つだけで、16GBにすると4bit以上で動く本数が46本増えて100本になります。購入後の増設はできません。同じ8GBのM2とM3は帯域幅100GB/sで、ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7Bの推定速度は12.4tok/sから19.6tok/sに上がりますが、動く本数は54本のまま。
中古でAI用途を考えるなら、世代を上げるより容量を上げるほうが意味があります。8GBのM1を今からローカルAI目的で買う理由は見当たりません。
M1シリーズの中での位置
初代のApple Siliconです。M1シリーズ8機種の中では、容量が小さいほうから1番目です。一段上のApple M1（16GB）（ユニファイドメモリ16GB）にすると、4bit以上で動くモデルが46本増えます。
買う前に確認すること: 8GB構成は実効容量がかなり小さく、モデルを読み込むだけでスワップが始まります。SSDの寿命にも関わるので、常用は避けてください。 シリーズ全体の選び方はM1シリーズでローカルAIはどこまで動くかにまとめています。
この機種で足りるAI用途
| 用途 | 必要な容量 | この機種（8GB） |
|---|---|---|
| Stable Diffusion / SDXL | 統合32GB | 動かない CUDA前提のツールが多く不向き |
| FLUX / 高品質画像生成 | 統合32GB | 動かない CUDA前提のツールが多く不向き |
| 動画生成AI（Wan / Hunyuan / LTX） | 統合64GB | 動かない CUDA前提のツールが多く不向き |
| ローカルLLM（8Bクラス） | 統合16GB | 動かない あと8GB |
| ローカルLLM（27〜32Bクラス） | 統合34GB | 動かない あと26GB |
| ローカルLLM（70B〜120B MoE） | 統合64GB | 動かない あと56GB |
| 文字起こし（Whisper） | 統合16GB | 動かない あと8GB |
ユニファイドメモリが同じくらいの他の機種
| 機種 | メモリ | 帯域幅 | 快適に動く数 |
|---|---|---|---|
| Apple M2（8GB） | 8GB | 100 GB/s | 48 |
| Apple M3（8GB） | 8GB | 100 GB/s | 43 |
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この機種の公開ベンチマーク（出典）
✅ M1 1 の llama.cpp 公開ベンチマーク（GitHub Discussion）: llama-7b Q8_0 = 7.91 tok/s / llama-7b Q4_0 = 14.15 tok/s。この値からメモリ帯域幅に対する実効係数（81%）を求め、他モデルの速度推定に使っています。
よくある質問
Apple M1（8GB）でローカルLLMは動く？
動きます。ユニファイドメモリ8GB（実効約5.4GB）に、収録204モデル中83本が収まります。日本語チャットならLFM2.5 1.2B JP（8bit（Q8_0））が推定約43 tok/sです。
Apple M1（8GB）で動かないモデルは？
Qwen3 8Bは4bitで約6.5GB必要で、ユニファイドメモリがあと約1.1GB足りません。