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Apple M1 Ultra(128GB) で動くローカルLLM一覧(2026年10月)

143快適(20 tok/s以上)
41実用(8〜20 tok/s)
0メモリに一部を逃がせば動く
12動かない

編集部の見立て

2022年のMac Studioながら、実効96GBと800GB/sの組み合わせは今も上位に入ります。GPT-OSS-Swallow 120BのQ5_K_M(必要90.9GB)が推定60.5tok/s。同じ128GBで2024年のM4 Max(推定54.6tok/s)を上回る推定です。

動くのは188本で、176.94BのQwen3.8-Flash-NextもIQ4_XSで推定78.5tok/sと快適側に入ります。届かないのはDeepSeek-V4-Flash(あと36.3GB)以上の規模。中古で100B〜177B級を常用したい人の本命です。

まず試すなら: GPT-OSS-Swallow 120B(5bit(Q5_K_M)・必要91GB・約61 tok/s補正済み)。gpt-oss-120bに日本語を追加学習したMoE。Mac 96GB以上向け

人気のモデルはすべてこの機種に収まります

買い替えは要りません。役に立つのは増設で、メモリ・SSD・教本の候補 ↓を下に並べています。

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 270M8bit(Q8_0)0.8GB快適約1390 tok/s補正済み
Qwen2.5 0.5B8bit(Q8_0)1.1GB快適約740 tok/s補正済み
Qwen3.5 0.8B8bit(Q8_0)1.4GB快適約480 tok/s補正済み
Gemma 3 1B8bit(Q8_0)1.6GB快適約390 tok/s補正済み
Sarashina2.2 0.5B8bit(Q8_0)1.8GB快適約390 tok/s補正済み
Qwen3 0.6B8bit(Q8_0)2.0GB快適約390 tok/s補正済み
LFM2.5 1.2B JP8bit(Q8_0)1.8GB快適約330 tok/s補正済み
Llama 3.2 1B8bit(Q8_0)2.0GB快適約290 tok/s補正済み
EXAONE 4.0 1.2B8bit(Q8_0)2.3GB快適約270 tok/s補正済み
TinySwallow 1.5B8bit(Q8_0)2.3GB快適約240 tok/s補正済み
RakutenAI-2.0 mini8bit(Q8_0)2.4GB快適約240 tok/s補正済み
Sarashina2.2 1B8bit(Q8_0)2.6GB快適約230 tok/s補正済み
Qwen2.5 1.5B8bit(Q8_0)2.5GB快適約210 tok/s補正済み
Qwen3.5 2B8bit(Q8_0)2.6GB快適約200 tok/s補正済み
Qwen3-VL 2B8bit(Q8_0)3.1GB快適約190 tok/s補正済み
Qwen3 1.7B8bit(Q8_0)3.1GB快適約190 tok/s補正済み
Ling 3.0 tiny8bit(Q8_0)8.7GB快適約180 tok/s補正済み
LFM2.5 8B-A1B8bit(Q8_0)9.2GB快適約160 tok/s補正済み
LLM-jp-3.1 1.8B8bit(Q8_0)3.9GB快適約150 tok/s補正済み
MiniCPM5 2B8bit(Q8_0)3.4GB快適約150 tok/s補正済み
LFM2.5 2.6B8bit(Q8_0)3.4GB快適約150 tok/s補正済み
LFM2.5-VL 3B8bit(Q8_0)3.4GB快適約150 tok/s補正済み
Gemma 2 Baku 2B8bit(Q8_0)3.8GB快適約140 tok/s補正済み
Qwen2.5-VL 3B8bit(Q8_0)3.9GB快適約120 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 3B8bit(Q8_0)3.9GB快適約120 tok/s補正済み
Qwen2.5 3B8bit(Q8_0)3.9GB快適約120 tok/s補正済み
SmolLM3 3B8bit(Q8_0)4.2GB快適約120 tok/s補正済み
gpt-oss-20b4bit(MXFP4)12GB快適約120 tok/s補正済み
Llama 3.2 3B8bit(Q8_0)4.7GB快適約110 tok/s補正済み
Ministral 3 3B8bit(Q8_0)4.8GB快適約100 tok/s補正済み
Granite 4.2 3B8bit(Q8_0)4.9GB快適約100 tok/s補正済み
Sarashina2.2 3B8bit(Q8_0)5.2GB快適約100 tok/s補正済み
LLM-jp-4 32B-A3B thinking5bit(Q5_K_M)24GB快適約100 tok/s補正済み
Gemma 3 4B8bit(Q8_0)4.7GB快適約100 tok/s補正済み
Nemotron 3 Nano 4B8bit(Q8_0)4.7GB快適約100 tok/s補正済み
Qwen3.5 4B8bit(Q8_0)5.0GB快適約93 tok/s補正済み
Phi-4-mini 3.8B8bit(Q8_0)5.4GB快適約93 tok/s補正済み
AREX-Turbo 4B8bit(Q8_0)5.1GB快適約93 tok/s補正済み
Fara1.5 4B8bit(Q8_0)5.1GB快適約93 tok/s補正済み
Nanbeige4.2 3B8bit(Q8_0)5.4GB快適約89 tok/s補正済み
Gemma 3n E2B8bit(Q8_0)5.2GB快適約88 tok/s補正済み
gpt-oss-120b4bit(MXFP4)62GB快適約88 tok/s補正済み
Qwen3-VL 4B8bit(Q8_0)5.7GB快適約88 tok/s補正済み
Qwen3 4B8bit(Q8_0)5.7GB快適約88 tok/s補正済み
Gemma 4 E2B8bit(Q8_0)5.5GB快適約84 tok/s補正済み
AFM-4.5B8bit(Q8_0)5.8GB快適約82 tok/s補正済み
Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B8bit(Q8_0)33GB快適約80 tok/s補正済み
Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B8bit(Q8_0)33GB快適約80 tok/s補正済み
Kimi Linear 48B-A3B8bit(Q8_0)51GB快適約79 tok/s補正済み
Llama-3-ELYZA-JP-8B4bit(Q4_K_M)6.2GB快適約79 tok/s補正済み
Holo4 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約79 tok/s補正済み
Ornith 1.5 35B-A3B8bit(Q8_0)37GB快適約79 tok/s補正済み
Qwen3.8-Flash-Next4bit(IQ4_XS)91GB快適約79 tok/s補正済み
KAT-Coder-V2.5-Dev 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約79 tok/s補正済み
Ornith 1.0 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約79 tok/s補正済み
Qwen-AgentWorld 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約79 tok/s補正済み
Qwen3.6 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約79 tok/s補正済み
Qwen3.5 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約79 tok/s補正済み
Qwen3-Coder-Next 80B-A3B8bit(Q8_0)82GB快適約78 tok/s補正済み
Qwen3-Next 80B-A3B8bit(Q8_0)82GB快適約78 tok/s補正済み
Laguna XS 2.1 33B-A3B8bit(Q8_0)35GB快適約76 tok/s補正済み
Phi-3.5-mini 3.8B8bit(Q8_0)7.4GB快適約76 tok/s補正済み
ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking8bit(Q8_0)23GB快適約75 tok/s補正済み
North Mini Code 1.08bit(Q8_0)32GB快適約75 tok/s補正済み
GLM-4.7-Flash 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約71 tok/s補正済み
Ling 3.0 flash5bit(Q5_K_M)88GB快適約70 tok/s補正済み
Nex-N2.5-mini8bit(Q8_0)36GB快適約66 tok/s補正済み
Thomson 1.0 Small 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約66 tok/s補正済み
XYZ-Aquila mini 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約66 tok/s補正済み
Inkling Small 264B2bit(IQ2_M)80GB快適約66 tok/s補正済み
Qwen3-Swallow 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約66 tok/s補正済み
Qwen3-VL 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約66 tok/s補正済み
Qwen3 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約66 tok/s補正済み
Qwen3-Coder 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約66 tok/s補正済み
GPT-OSS-Swallow 20B8bit(Q8_0)22GB快適約65 tok/s補正済み
BigBang v1 35B8bit(Q8_0)37GB快適約65 tok/s補正済み
CAT-Translate 7B6bit(Q6_K)7.4GB快適約64 tok/s補正済み
GPT-OSS-Swallow 120B5bit(Q5_K_M)91GB快適約61 tok/s補正済み
Shisa V2.1 Qwen3 8B6bit(Q6_K)8.1GB快適約59 tok/s補正済み
Gemma 4 26B-A4B8bit(Q8_0)27GB快適約58 tok/s補正済み
Granite 4.0 H-Tiny8bit(Q8_0)7.7GB快適約58 tok/s補正済み
Gemma 3n E4B8bit(Q8_0)7.7GB快適約58 tok/s補正済み
MiniMax-M2.5 229B-A10B2bit(Q2_K)82GB快適約55 tok/s補正済み
DeepSeek-V4-Flash2bit(IQ2_M)88GB快適約54 tok/s補正済み
Falcon-H1R 7B8bit(Q8_0)8.6GB快適約52 tok/s補正済み
Mistral 7B v0.38bit(Q8_0)8.9GB快適約52 tok/s補正済み
Gemma 4 E4B8bit(Q8_0)8.6GB快適約52 tok/s補正済み
ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約52 tok/s補正済み
ABEJA Qwen2.5 7B Japanese8bit(Q8_0)8.7GB快適約52 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約52 tok/s補正済み
Qwen2.5-VL 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約52 tok/s補正済み
Qwen2.5 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約52 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約52 tok/s補正済み
Mistral Small 4 119B5bit(Q5_K_M)86GB快適約51 tok/s補正済み
Hunyuan 7B8bit(Q8_0)9.2GB快適約50 tok/s補正済み
Tanuki-8B8bit(Q8_0)9.2GB快適約50 tok/s補正済み
Command R7B8bit(Q8_0)9.3GB快適約48 tok/s補正済み
Llama 3.1 Swallow 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約47 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Llama 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約47 tok/s補正済み
Aya Expanse 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約47 tok/s補正済み
Llama 3 Youko 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約47 tok/s補正済み
Llama 3.1 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約47 tok/s補正済み
Apertus 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約47 tok/s補正済み
Step-3.7-Flash4bit(IQ4_XS)92GB快適約46 tok/s補正済み
Qwen3-Swallow 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約46 tok/s補正済み
Qwen3-VL 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約46 tok/s補正済み
DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約46 tok/s補正済み
Qwen3 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約46 tok/s補正済み
Nemotron-Nano 9B v2 Japanese8bit(Q8_0)9.7GB快適約45 tok/s補正済み
Ministral 3 8B8bit(Q8_0)10GB快適約45 tok/s補正済み
Ornith 1.0 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約44 tok/s補正済み
Qwen3.5 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約44 tok/s補正済み
MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約44 tok/s補正済み
Ornith 1.5 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約44 tok/s補正済み
UI-Mate 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約44 tok/s補正済み
UI-Venus-2 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約44 tok/s補正済み
Fara1.5 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約44 tok/s補正済み
LLM-jp-4 8B thinking8bit(Q8_0)10GB快適約44 tok/s補正済み
Granite 4.2 8B8bit(Q8_0)11GB快適約43 tok/s補正済み
GLM-4.6V-Flash 9B8bit(Q8_0)10GB快適約42 tok/s補正済み
PLaMo 2 Translate8bit(Q8_0)10GB快適約42 tok/s補正済み
Gemma-2-Llama-Swallow 9B8bit(Q8_0)12GB快適約39 tok/s補正済み
Gemma 2 9B8bit(Q8_0)12GB快適約39 tok/s補正済み
Laguna S 2.1 118B-A8B6bit(Q6_K)95GB快適約37 tok/s補正済み
Qwen3.5 122B-A10B5bit(Q5_K_M)88GB快適約34 tok/s補正済み
Gemma 4 12B8bit(Q8_0)13GB快適約33 tok/s補正済み
Gemma 3 12B8bit(Q8_0)13GB快適約33 tok/s補正済み
Nemotron Nano 12B v28bit(Q8_0)13GB快適約33 tok/s補正済み
Mistral Nemo Japanese 12B8bit(Q8_0)14GB快適約31 tok/s補正済み
Mistral Nemo 12B8bit(Q8_0)14GB快適約31 tok/s補正済み
Qwen3 235B-A22B2bit(Q2_K)84GB快適約29 tok/s補正済み
Ministral 3 14B8bit(Q8_0)16GB快適約29 tok/s補正済み
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B8bit(Q8_0)33GB快適約27 tok/s補正済み
ABEJA Qwen3 14B Agentic8bit(Q8_0)17GB快適約26 tok/s補正済み
Qwen3 14B8bit(Q8_0)17GB快適約26 tok/s補正済み
Shisa V2.1 unphi4 14B8bit(Q8_0)17GB快適約26 tok/s補正済み
GLM-4.5-Air 106B-A12B5bit(Q5_K_M)82GB快適約26 tok/s補正済み
Phi-4 14B8bit(Q8_0)17GB快適約26 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B8bit(Q8_0)17GB快適約26 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese8bit(Q8_0)17GB快適約26 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 14B8bit(Q8_0)17GB快適約26 tok/s補正済み
Qwen2.5 14B8bit(Q8_0)17GB快適約26 tok/s補正済み
LLM-jp-3.1 13B8bit(Q8_0)21GB快適約24 tok/s補正済み
Hunyuan-A13B 80B8bit(Q8_0)83GB実用約18 tok/s補正済み
RakutenAI-2.0 8x7B8bit(Q8_0)49GB実用約18 tok/s補正済み
Tanuki-8x8B8bit(Q8_0)49GB実用約18 tok/s補正済み
Mixtral 8x7B8bit(Q8_0)49GB実用約18 tok/s補正済み
Llama 4 Scout 17B-16E6bit(Q6_K)87GB実用約17 tok/s補正済み
Codestral 22B8bit(Q8_0)25GB実用約17 tok/s補正済み
Devstral Small 2 24B8bit(Q8_0)26GB実用約17 tok/s補正済み
Magistral Small 25098bit(Q8_0)26GB実用約17 tok/s補正済み
Devstral Small 25078bit(Q8_0)26GB実用約17 tok/s補正済み
Mistral Small 3.2 24B8bit(Q8_0)26GB実用約17 tok/s補正済み
Qwen2.5-VL 32B6bit(Q6_K)28GB実用約15 tok/s補正済み
Qwen3.6 27B8bit(Q8_0)28GB実用約15 tok/s補正済み
Qwen3.5 27B8bit(Q8_0)28GB実用約15 tok/s補正済み
AREX-2 27B8bit(Q8_0)29GB実用約15 tok/s補正済み
UI-Mate 27B8bit(Q8_0)29GB実用約15 tok/s補正済み
Fara1.5 27B8bit(Q8_0)29GB実用約15 tok/s補正済み
Gemma 3 27B8bit(Q8_0)29GB実用約15 tok/s補正済み
Qwen3.8 27B8bit(Q8_0)29GB実用約15 tok/s補正済み
Muse-Glimmer 30B8bit(Q8_0)29GB実用約14 tok/s補正済み
Gemma-2-Llama-Swallow 27B8bit(Q8_0)30GB実用約14 tok/s補正済み
Granite 4.2 30B8bit(Q8_0)32GB実用約13 tok/s補正済み
Gemma 4 31B8bit(Q8_0)33GB実用約13 tok/s補正済み
EXAONE 4.0.1 32B8bit(Q8_0)34GB実用約12 tok/s補正済み
Olmo 3.1 32B8bit(Q8_0)35GB実用約12 tok/s補正済み
Aya Expanse 32B8bit(Q8_0)35GB実用約12 tok/s補正済み
Qwen3-VL 32B8bit(Q8_0)36GB実用約12 tok/s補正済み
ABEJA Qwen2.5 32B Japanese8bit(Q8_0)36GB実用約12 tok/s補正済み
ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 32B8bit(Q8_0)36GB実用約12 tok/s補正済み
ELYZA-Thinking-1.0 Qwen 32B8bit(Q8_0)36GB実用約12 tok/s補正済み
Qwen3 32B8bit(Q8_0)36GB実用約12 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B8bit(Q8_0)36GB実用約12 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B Japanese8bit(Q8_0)36GB実用約12 tok/s補正済み
KARAKURI LM 32B Thinking8bit(Q8_0)36GB実用約12 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 32B8bit(Q8_0)36GB実用約12 tok/s補正済み
Qwen2.5 32B8bit(Q8_0)36GB実用約12 tok/s補正済み
LLM-jp-4 33B thinking8bit(Q8_0)36GB実用約12 tok/s補正済み
Seed-OSS 36B8bit(Q8_0)39GB実用約11 tok/s補正済み
Mixtral 8x22B4bit(Q4_K_M)84GB実用約10 tok/s補正済み
Llama 3 Youko 70B4bit(Q4_K_M)44GB実用約9.8 tok/s補正済み
Llama 3.1 70B Japanese4bit(Q4_K_M)44GB実用約9.8 tok/s補正済み
Llama 3.3 Swallow 70B5bit(Q5_K_M)51GB実用約8.4 tok/s補正済み
Shisa V2.1 Llama 3.3 70B6bit(Q6_K)59GB遅い約7.2 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B8bit(Q8_0)75GB遅い約5.6 tok/s補正済み
Llama 3.3 70B8bit(Q8_0)75GB遅い約5.6 tok/s補正済み
Llama 3.1 70B8bit(Q8_0)75GB遅い約5.6 tok/s補正済み
Qwen2.5 72B8bit(Q8_0)77GB遅い約5.5 tok/s補正済み
Stockmark-2 100B6bit(Q6_K)79GB遅い約5.3 tok/s補正済み
Devstral 2 123B5bit(Q5_K_M)88GB遅い約4.8 tok/s補正済み
Command A 111B6bit(Q6_K)89GB遅い約4.7 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
GLM-5.3-Flash4bit(IQ4_XS)151GBあと55GB
MiMo-V2.6-Flash-RL4bit(MXFP4)161GBあと65GB
ERNIE 4.5 300B-A47B4bit(Q4_K_M)175GBあと79GB
Hy3 295B-A21B4bit(Q4_K_M)178GBあと82GB
GLM-4.5 355B-A32B4bit(Q4_K_M)211GBあと115GB
Qwen3.5 397B-A17B4bit(Q4_K_M)235GBあと139GB
Llama 4 Maverick 17B-128E4bit(Q4_K_M)235GBあと139GB
Qwen3-Coder 480B-A35B4bit(Q4_K_M)281GBあと185GB
Kimi K2.62bit(IQ2_M)329GBあと233GB
GLM-5.34bit(IQ4_XS)352GBあと256GB
RakutenAI-3.0 671B-A37B4bit(Q4_K_M)390GBあと294GB
Mistral Large 3 675B4bit(Q4_K_M)392GBあと296GB

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128GBに収まる5本です。

モデル標準(4bit)だと落とすなら必要推定速度
DeepSeek-V4-Flash132GB(あと36GB足りない)2bit(IQ2_M)88GB約54 tok/s補正済み
Inkling Small 264B157GB(あと61GB足りない)2bit(IQ2_M)80GB約66 tok/s補正済み
Qwen3 235B-A22B138GB(あと42GB足りない)2bit(Q2_K)84GB約29 tok/s補正済み
MiniMax-M2.5 229B-A10B135GB(あと39GB足りない)2bit(Q2_K)82GB約55 tok/s補正済み
Step-3.7-Flash118GB(あと22GB足りない)4bit(IQ4_XS)92GB約46 tok/s補正済み

同じユニファイドメモリ128GBの機種の中での位置

当サイトにはユニファイドメモリ128GBの機種が5件あります。帯域幅は800GB/sで、この容量では最も速い部類です。2番目のApple M2 Ultra(128GB)(800GB/s)より約0%速い計算になります。この機種のユニファイドメモリに収まるのは192本で、その中で快適に動くのは143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。

この機種と結果が同じになる機種: Apple M2 Ultra(128GB)。ユニファイドメモリ128GBと帯域幅800GB/sが同じなので、動くモデルの一覧も推定速度もこのページと同じ値になります。

数値が同じ機種を分けるのは、発売時期と、いま手に入る価格だけです。この2機種は2022年から2023年まで1年の幅があり、Apple M1 Ultra(128GB)は最も古い機種にあたります(2022年)。4年前の機種です。動くモデルも推定速度も新しい機種と変わらないので、中古で十分に安いなら選ぶ理由があります。ただしツールの対応が打ち切られるとしたら、この世代からです。長く使う前提なら、差額を見て新しいほうに寄せるほうが安全でしょう。

この機種を実際に使うなら

Qwen3.8-Flash-Nextは推定78.5tok/sで日常の相手にもなりますが、読み込むと実効96GBの残りは5.5GBで、長い資料は渡しにくい。コードはGLM-4.5-Air 106B-A12BのQ5_K_M(推定26.1tok/s)と、Q8_0でも推定78.1tok/s出るQwen3-Coder-Next 80B-A3Bを使い分ける形が組みやすい。

日本語の長文にはLlama 3.3 Swallow 70BのQ5_K_M(推定8.4tok/s)もあります。気をつけたいのはプロンプトを読み込む段階です。生成の速さは帯域幅で決まりますが、読み込みはGPUの演算性能に左右され、M1世代は新しいチップより不利。長い資料を渡すと、最初の1文字が出るまでの待ち時間が目立ちます。

買うときの見どころ

M1 Ultraは中古でしか手に入りません。同じ128GBで並べると、M2 Ultraは帯域幅が同じ800GB/sで推定1割ほど速く、M3 Max(400GB/s)ではQwen3.8-Flash-Nextの推定が56.1tok/sまで下がります。新品で買えるのはM5 Max(614GB/s)。

DeepSeek-V4-Flash(必要132.3GB)まで狙うなら、M2 Ultra(192GB)へ進むしかありません。M1シリーズの上限はここ。出品の表記を鵜呑みにせず、システム情報でメモリ容量を確かめてから決めましょう。

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8番目です。このシリーズでは容量が最大の構成です。

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(128GB)
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快適
ローカルLLM(27〜32Bクラス)統合34GB快適
ローカルLLM(70B〜120B MoE)統合64GB快適
文字起こし(Whisper)統合16GB快適

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 Ultra(128GB)128GB800 GB/s143
Apple M5 Max(128GB)128GB614 GB/s149
Apple M4 Max(128GB)128GB546 GB/s143
Apple M3 Max(128GB)128GB400 GB/s132

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この機種の公開ベンチマーク(出典)

✅ M1 Ultra 1 の llama.cpp 公開ベンチマーク(GitHub Discussion): llama-7b F16 = 37.01 tok/s / llama-7b Q8_0 = 59.87 tok/s / llama-7b Q4_0 = 83.73 tok/s。この値からメモリ帯域幅に対する実効係数(54%)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 Ultra(128GB)でローカルLLMは動く?

動きます。ユニファイドメモリ128GB(実効約96GB)に、収録204モデル中192本が収まります。日本語チャットならGPT-OSS-Swallow 120B(5bit(Q5_K_M))が推定約61 tok/sです。

Apple M1 Ultra(128GB)で動かないモデルは?

収録した人気モデルはすべて収まります。