Apple M2（8GB） で動くローカルLLM一覧（2026年10月）
48快適（20 tok/s以上）
35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
M2の8GBは、速さはあっても容量が足りない構成です。ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7BのIQ4_XSが推定19.6tok/sで、快適の目安20tok/sのすぐ手前。問題は実効5.4GBの枠で、7BはQ4_K_Mだと必要5.4GBで収まりません。
動くのは54本で、快適に動くのはLing 3.0 tiny（推定60.7tok/s）を含む38本。ローカルAIを本気で使う機種ではなく、クラウドのAIを主に使いながら小型モデルに触れる範囲にとどまります。
まず試すなら: LFM2.5 1.2B JP（8bit（Q8_0）・必要1.8GB・約67 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280 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.1GB | 快適 | 約150 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 0.8B | 8bit（Q8_0） | 1.4GB | 快適 | 約99 tok/s補正済み |
| Gemma 3 1B | 8bit（Q8_0） | 1.6GB | 快適 | 約80 tok/s補正済み |
| Sarashina2.2 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 快適 | 約80 tok/s補正済み |
| Qwen3 0.6B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 快適 | 約79 tok/s補正済み |
| LFM2.5 1.2B JP | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 快適 | 約67 tok/s補正済み |
| LFM2.5 8B-A1B | 4bit（IQ4_XS） | 4.7GB | 快適 | 約65 tok/s補正済み |
| Ling 3.0 tiny | 4bit（Q4_K_M） | 5.3GB | 快適 | 約61 tok/s補正済み |
| Llama 3.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 快適 | 約60 tok/s補正済み |
| EXAONE 4.0 1.2B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 快適 | 約54 tok/s補正済み |
| TinySwallow 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 快適 | 約50 tok/s補正済み |
| RakutenAI-2.0 mini | 8bit（Q8_0） | 2.4GB | 快適 | 約48 tok/s補正済み |
| Sarashina2.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 快適 | 約47 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.5GB | 快適 | 約44 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 2B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 快適 | 約41 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 2B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 快適 | 約38 tok/s補正済み |
| Qwen3 1.7B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 快適 | 約38 tok/s補正済み |
| LLM-jp-3.1 1.8B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約31 tok/s補正済み |
| MiniCPM5 2B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 快適 | 約31 tok/s補正済み |
| LFM2.5 2.6B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 快適 | 約30 tok/s補正済み |
| LFM2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 快適 | 約30 tok/s補正済み |
| Gemma 2 Baku 2B | 8bit（Q8_0） | 3.8GB | 快適 | 約28 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約25 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-Coder 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約25 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約25 tok/s補正済み |
| Phi-3.5-mini 3.8B | 3bit（Q3_K_M） | 5.4GB | 快適 | 約25 tok/s補正済み |
| SmolLM3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.2GB | 快適 | 約24 tok/s補正済み |
| Phi-4-mini 3.8B | 6bit（Q6_K） | 4.5GB | 快適 | 約24 tok/s補正済み |
| Apertus 8B | 2bit（Q2_K） | 4.7GB | 快適 | 約23 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 8B | 2bit（Q2_K） | 4.8GB | 快適 | 約23 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 2bit（Q2_K） | 4.8GB | 快適 | 約23 tok/s補正済み |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約23 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 4B | 6bit（Q6_K） | 4.8GB | 快適 | 約22 tok/s補正済み |
| Qwen3 4B | 6bit（Q6_K） | 4.8GB | 快適 | 約22 tok/s補正済み |
| Ministral 3 8B | 2bit（Q2_K） | 4.8GB | 快適 | 約22 tok/s補正済み |
| Nanbeige4.2 3B | 6bit（Q6_K） | 4.6GB | 快適 | 約22 tok/s補正済み |
| Ministral 3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.8GB | 快適 | 約21 tok/s補正済み |
| AFM-4.5B | 6bit（Q6_K） | 4.7GB | 快適 | 約21 tok/s補正済み |
| GLM-4.6V-Flash 9B | 2bit（Q2_K） | 4.7GB | 快適 | 約21 tok/s補正済み |
| CAT-Translate 7B | 3bit（Q3_K_M） | 5.0GB | 快適 | 約21 tok/s補正済み |
| Granite 4.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.9GB | 快適 | 約21 tok/s補正済み |
| Tanuki-8B | 3bit（Q3_K_M） | 5.0GB | 快適 | 約21 tok/s補正済み |
| Granite 4.2 8B | 2bit（Q2_K） | 5.2GB | 快適 | 約21 tok/s補正済み |
| Sarashina2.2 3B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 快適 | 約21 tok/s補正済み |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約21 tok/s補正済み |
| Nemotron 3 Nano 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約20 tok/s補正済み |
| Hunyuan 7B | 3bit（Q3_K_M） | 5.1GB | 快適 | 約20 tok/s補正済み |
| Gemma 4 12B | 2bit（IQ2_M） | 5.0GB | 実用 | 約20 tok/s補正済み |
| Mistral 7B v0.3 | 4bit（IQ4_XS） | 5.3GB | 実用 | 約20 tok/s補正済み |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7B | 4bit（IQ4_XS） | 5.0GB | 実用 | 約20 tok/s補正済み |
| ABEJA Qwen2.5 7B Japanese | 4bit（IQ4_XS） | 5.0GB | 実用 | 約20 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 4bit（IQ4_XS） | 5.0GB | 実用 | 約20 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-VL 7B | 4bit（IQ4_XS） | 5.0GB | 実用 | 約20 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 7B | 4bit（IQ4_XS） | 5.0GB | 実用 | 約20 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-Coder 7B | 4bit（IQ4_XS） | 5.0GB | 実用 | 約20 tok/s補正済み |
| Qwen3-Swallow 8B | 3bit（IQ3_M） | 5.4GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Shisa V2.1 Qwen3 8B | 3bit（IQ3_M） | 5.4GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Qwen3 8B | 3bit（IQ3_M） | 5.4GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Aya Expanse 8B | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Llama 3.1 Swallow 8B | 3bit（Q3_K_M） | 5.4GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 8B | 3bit（Q3_K_M） | 5.4GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Command R7B | 3bit（Q3_K_M） | 5.2GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Llama 3 Youko 8B | 3bit（Q3_K_M） | 5.4GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Llama 3.1 8B | 3bit（Q3_K_M） | 5.4GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Gemma 4 E2B | 6bit（Q6_K） | 4.9GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Gemma 3n E4B | 4bit（Q4_K_M） | 5.0GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| AREX-Turbo 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Fara1.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.0GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Falcon-H1R 7B | 4bit（Q4_K_M） | 5.3GB | 実用 | 約18 tok/s補正済み |
| PLaMo 2 Translate | 3bit（Q3_K_M） | 5.2GB | 実用 | 約18 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 9B | 3bit（Q3_K_M） | 5.2GB | 実用 | 約18 tok/s補正済み |
| Nemotron Nano 12B v2 | 2bit（Q2_K） | 5.2GB | 実用 | 約18 tok/s補正済み |
| Ornith 1.0 9B | 3bit（Q3_K_M） | 5.3GB | 実用 | 約18 tok/s補正済み |
| Ornith 1.5 9B | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 実用 | 約18 tok/s補正済み |
| UI-Mate 9B | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 実用 | 約18 tok/s補正済み |
| UI-Venus-2 9B | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 実用 | 約18 tok/s補正済み |
| Fara1.5 9B | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 実用 | 約18 tok/s補正済み |
| Gemma 4 E4B | 4bit（IQ4_XS） | 5.3GB | 実用 | 約18 tok/s補正済み |
| Gemma 3n E2B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 実用 | 約18 tok/s補正済み |
| MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B | 3bit（IQ3_M） | 5.4GB | 実用 | 約18 tok/s補正済み |
| Granite 4.0 H-Tiny | 5bit（Q5_K_M） | 5.3GB | 実用 | 約18 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18 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20 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21 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18 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18 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18 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18 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18 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18 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18 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21 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22 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100GB/sで、この容量では最も速い部類です。2番目のApple M3（8GB）（100GB/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83本で、その中で快適に動くのは48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 M3（8GB）。ユニファイドメモリ8GBと帯域幅100GB/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 M2（8GB）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
2022年のMacBook Air（M2）の標準的なメモリ構成です。ファンのない筐体なので、数分続く生成では熱で速度が下がる前提で見ておきます。常用の候補はGemma 4 E4BのIQ4_XS（推定18tok/s）で、コードの相談ならQwen2.5-Coder 7BのIQ4_XS（推定19.6tok/s）。
ブラウザを開いたままだと、足りない分をmacOSがスワップで補います。スワップが増えると内蔵SSDへの書き込みも増えるので、モデルを使う間はアプリを減らしておくのが確実。7Bを読み込んだ後のメモリの残りは0.4GBほどで、長い文書の要約には向きません。
買うときの見どころ
同じ8GBの比較ではM1が68.25GB/s、M3が100GB/s。M3に替えても動く本数は54本で、推定速度もほぼ同じです。M2の世代は無印チップでも24GBまで選べ、16GBで4bit以上が46本増え、24GBなら118本まで広がります。
24GBの側ではGemma 4 26B-A4B（推定22.4tok/s）のようなMoEが入り、手元でできる仕事の幅が変わる。8GBのM2を中古で選ぶなら、AI用途は最初から勘定に入れないほうが判断を誤りません。
M2シリーズの中での位置
中古で狙いやすい世代です。M2シリーズ11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 M2（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: 中古のMacはメモリ容量を後から変えられません。購入前に構成を必ず確認してください。バッテリー交換の可否も、ノートなら見ておく価値があります。 シリーズ全体の選び方はM2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 M3（8GB） | 8GB | 100 GB/s | 43 |
| Apple M1（8GB） | 8GB | 68.25 GB/s | 18 |
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この機種の公開ベンチマーク（出典）
✅ M2 2 の llama.cpp 公開ベンチマーク（GitHub Discussion）: llama-7b F16 = 6.72 tok/s / llama-7b Q8_0 = 12.21 tok/s / llama-7b Q4_0 = 21.91 tok/s。この値からメモリ帯域幅に対する実効係数（87%）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 M2（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67 tok/sです。
Apple M2（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。