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Apple M2 Ultra（128GB）で動くローカルLLM一覧（2026年10月）

Q: Apple M2 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。

2023年・ユニファイドメモリ 128GB ・メモリ帯域幅 800 GB/s（出典: Apple公式テックスペック（apple.com））・速度: 公開ベンチマーク3件で補正済み

143快適（20 tok/s以上）

42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

実効96GBに800GB/s。GPT-OSS-Swallow 120BをQ5_K_Mで動かして推定67.3tok/s、Qwen3.5 122B-A10Bも同じQ5_K_Mで推定37.7tok/sと、100B級を4bitより上の量子化で使えます。188本が動き、届かないのはDeepSeek-V4-Flash（必要132.3GB）やQwen3 235B-A22B（138.3GB）などの200B超で、その先は192GB構成が必要です。

177BのQwen3.8-Flash-Next（推定87.4tok/s）までで足りるかどうかが、この構成を選ぶ条件になります。

まず試すなら: GPT-OSS-Swallow 120B（5bit（Q5_K_M）・必要91GB・約67 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 270M	8bit（Q8_0）	0.8GB	快適	約1550 tok/s補正済み
Qwen2.5 0.5B	8bit（Q8_0）	1.1GB	快適	約820 tok/s補正済み
Qwen3.5 0.8B	8bit（Q8_0）	1.4GB	快適	約540 tok/s補正済み
Gemma 3 1B	8bit（Q8_0）	1.6GB	快適	約440 tok/s補正済み
Sarashina2.2 0.5B	8bit（Q8_0）	1.8GB	快適	約440 tok/s補正済み
Qwen3 0.6B	8bit（Q8_0）	2.0GB	快適	約430 tok/s補正済み
LFM2.5 1.2B JP	8bit（Q8_0）	1.8GB	快適	約370 tok/s補正済み
Llama 3.2 1B	8bit（Q8_0）	2.0GB	快適	約330 tok/s補正済み
EXAONE 4.0 1.2B	8bit（Q8_0）	2.3GB	快適	約300 tok/s補正済み
TinySwallow 1.5B	8bit（Q8_0）	2.3GB	快適	約270 tok/s補正済み
RakutenAI-2.0 mini	8bit（Q8_0）	2.4GB	快適	約260 tok/s補正済み
Sarashina2.2 1B	8bit（Q8_0）	2.6GB	快適	約260 tok/s補正済み
Qwen2.5 1.5B	8bit（Q8_0）	2.5GB	快適	約240 tok/s補正済み
Qwen3.5 2B	8bit（Q8_0）	2.6GB	快適	約220 tok/s補正済み
Qwen3-VL 2B	8bit（Q8_0）	3.1GB	快適	約210 tok/s補正済み
Qwen3 1.7B	8bit（Q8_0）	3.1GB	快適	約210 tok/s補正済み
Ling 3.0 tiny	8bit（Q8_0）	8.7GB	快適	約200 tok/s補正済み
LFM2.5 8B-A1B	8bit（Q8_0）	9.2GB	快適	約170 tok/s補正済み
LLM-jp-3.1 1.8B	8bit（Q8_0）	3.9GB	快適	約170 tok/s補正済み
MiniCPM5 2B	8bit（Q8_0）	3.4GB	快適	約170 tok/s補正済み
LFM2.5 2.6B	8bit（Q8_0）	3.4GB	快適	約160 tok/s補正済み
LFM2.5-VL 3B	8bit（Q8_0）	3.4GB	快適	約160 tok/s補正済み
Gemma 2 Baku 2B	8bit（Q8_0）	3.8GB	快適	約150 tok/s補正済み
Qwen2.5-VL 3B	8bit（Q8_0）	3.9GB	快適	約140 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 3B	8bit（Q8_0）	3.9GB	快適	約140 tok/s補正済み
Qwen2.5 3B	8bit（Q8_0）	3.9GB	快適	約140 tok/s補正済み
SmolLM3 3B	8bit（Q8_0）	4.2GB	快適	約130 tok/s補正済み
gpt-oss-20b	4bit（MXFP4）	12GB	快適	約130 tok/s補正済み
Llama 3.2 3B	8bit（Q8_0）	4.7GB	快適	約120 tok/s補正済み
Ministral 3 3B	8bit（Q8_0）	4.8GB	快適	約120 tok/s補正済み
Granite 4.2 3B	8bit（Q8_0）	4.9GB	快適	約110 tok/s補正済み
Sarashina2.2 3B	8bit（Q8_0）	5.2GB	快適	約110 tok/s補正済み
LLM-jp-4 32B-A3B thinking	5bit（Q5_K_M）	24GB	快適	約110 tok/s補正済み
Gemma 3 4B	8bit（Q8_0）	4.7GB	快適	約110 tok/s補正済み
Nemotron 3 Nano 4B	8bit（Q8_0）	4.7GB	快適	約110 tok/s補正済み
Qwen3.5 4B	8bit（Q8_0）	5.0GB	快適	約100 tok/s補正済み
Phi-4-mini 3.8B	8bit（Q8_0）	5.4GB	快適	約100 tok/s補正済み
AREX-Turbo 4B	8bit（Q8_0）	5.1GB	快適	約100 tok/s補正済み
Fara1.5 4B	8bit（Q8_0）	5.1GB	快適	約100 tok/s補正済み
Nanbeige4.2 3B	8bit（Q8_0）	5.4GB	快適	約99 tok/s補正済み
Gemma 3n E2B	8bit（Q8_0）	5.2GB	快適	約98 tok/s補正済み
gpt-oss-120b	4bit（MXFP4）	62GB	快適	約98 tok/s補正済み
Qwen3-VL 4B	8bit（Q8_0）	5.7GB	快適	約98 tok/s補正済み
Qwen3 4B	8bit（Q8_0）	5.7GB	快適	約98 tok/s補正済み
Gemma 4 E2B	8bit（Q8_0）	5.5GB	快適	約93 tok/s補正済み
AFM-4.5B	8bit（Q8_0）	5.8GB	快適	約92 tok/s補正済み
Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B	8bit（Q8_0）	33GB	快適	約89 tok/s補正済み
Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B	8bit（Q8_0）	33GB	快適	約89 tok/s補正済み
Kimi Linear 48B-A3B	8bit（Q8_0）	51GB	快適	約88 tok/s補正済み
Qwen3.8-Flash-Next	4bit（IQ4_XS）	91GB	快適	約87 tok/s補正済み
Ornith 1.0 35B-A3B	8bit（Q8_0）	36GB	快適	約87 tok/s補正済み
Qwen-AgentWorld 35B-A3B	8bit（Q8_0）	36GB	快適	約87 tok/s補正済み
Qwen3.6 35B-A3B	8bit（Q8_0）	36GB	快適	約87 tok/s補正済み
Qwen3.5 35B-A3B	8bit（Q8_0）	36GB	快適	約87 tok/s補正済み
Llama-3-ELYZA-JP-8B	4bit（Q4_K_M）	6.2GB	快適	約87 tok/s補正済み
Holo4 35B-A3B	8bit（Q8_0）	36GB	快適	約87 tok/s補正済み
Ornith 1.5 35B-A3B	8bit（Q8_0）	37GB	快適	約87 tok/s補正済み
KAT-Coder-V2.5-Dev 35B-A3B	8bit（Q8_0）	36GB	快適	約87 tok/s補正済み
Qwen3-Coder-Next 80B-A3B	8bit（Q8_0）	82GB	快適	約87 tok/s補正済み
Qwen3-Next 80B-A3B	8bit（Q8_0）	82GB	快適	約87 tok/s補正済み
Laguna XS 2.1 33B-A3B	8bit（Q8_0）	35GB	快適	約84 tok/s補正済み
Phi-3.5-mini 3.8B	8bit（Q8_0）	7.4GB	快適	約84 tok/s補正済み
ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking	8bit（Q8_0）	23GB	快適	約84 tok/s補正済み
North Mini Code 1.0	8bit（Q8_0）	32GB	快適	約83 tok/s補正済み
GLM-4.7-Flash 30B-A3B	8bit（Q8_0）	32GB	快適	約79 tok/s補正済み
Ling 3.0 flash	5bit（Q5_K_M）	88GB	快適	約77 tok/s補正済み
Nex-N2.5-mini	8bit（Q8_0）	36GB	快適	約74 tok/s補正済み
Thomson 1.0 Small 35B-A3B	8bit（Q8_0）	36GB	快適	約74 tok/s補正済み
XYZ-Aquila mini 35B-A3B	8bit（Q8_0）	36GB	快適	約74 tok/s補正済み
Inkling Small 264B	2bit（IQ2_M）	80GB	快適	約73 tok/s補正済み
Qwen3-Swallow 30B-A3B	8bit（Q8_0）	32GB	快適	約73 tok/s補正済み
Qwen3-VL 30B-A3B	8bit（Q8_0）	32GB	快適	約73 tok/s補正済み
Qwen3 30B-A3B	8bit（Q8_0）	32GB	快適	約73 tok/s補正済み
Qwen3-Coder 30B-A3B	8bit（Q8_0）	32GB	快適	約73 tok/s補正済み
GPT-OSS-Swallow 20B	8bit（Q8_0）	22GB	快適	約73 tok/s補正済み
BigBang v1 35B	8bit（Q8_0）	37GB	快適	約72 tok/s補正済み
CAT-Translate 7B	6bit（Q6_K）	7.4GB	快適	約72 tok/s補正済み
GPT-OSS-Swallow 120B	5bit（Q5_K_M）	91GB	快適	約67 tok/s補正済み
Shisa V2.1 Qwen3 8B	6bit（Q6_K）	8.1GB	快適	約65 tok/s補正済み
Gemma 4 26B-A4B	8bit（Q8_0）	27GB	快適	約64 tok/s補正済み
Granite 4.0 H-Tiny	8bit（Q8_0）	7.7GB	快適	約64 tok/s補正済み
Gemma 3n E4B	8bit（Q8_0）	7.7GB	快適	約64 tok/s補正済み
MiniMax-M2.5 229B-A10B	2bit（Q2_K）	82GB	快適	約61 tok/s補正済み
DeepSeek-V4-Flash	2bit（IQ2_M）	88GB	快適	約60 tok/s補正済み
Mistral 7B v0.3	8bit（Q8_0）	8.9GB	快適	約58 tok/s補正済み
Falcon-H1R 7B	8bit（Q8_0）	8.6GB	快適	約58 tok/s補正済み
Gemma 4 E4B	8bit（Q8_0）	8.6GB	快適	約57 tok/s補正済み
ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7B	8bit（Q8_0）	8.7GB	快適	約57 tok/s補正済み
ABEJA Qwen2.5 7B Japanese	8bit（Q8_0）	8.7GB	快適	約57 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B	8bit（Q8_0）	8.7GB	快適	約57 tok/s補正済み
Qwen2.5-VL 7B	8bit（Q8_0）	8.7GB	快適	約57 tok/s補正済み
Qwen2.5 7B	8bit（Q8_0）	8.7GB	快適	約57 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 7B	8bit（Q8_0）	8.7GB	快適	約57 tok/s補正済み
Mistral Small 4 119B	5bit（Q5_K_M）	86GB	快適	約57 tok/s補正済み
Hunyuan 7B	8bit（Q8_0）	9.2GB	快適	約56 tok/s補正済み
Tanuki-8B	8bit（Q8_0）	9.2GB	快適	約56 tok/s補正済み
Command R7B	8bit（Q8_0）	9.3GB	快適	約54 tok/s補正済み
Llama 3.1 Swallow 8B	8bit（Q8_0）	9.7GB	快適	約53 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Llama 8B	8bit（Q8_0）	9.7GB	快適	約53 tok/s補正済み
Aya Expanse 8B	8bit（Q8_0）	9.7GB	快適	約53 tok/s補正済み
Llama 3 Youko 8B	8bit（Q8_0）	9.7GB	快適	約53 tok/s補正済み
Llama 3.1 8B	8bit（Q8_0）	9.7GB	快適	約53 tok/s補正済み
Apertus 8B	8bit（Q8_0）	9.7GB	快適	約52 tok/s補正済み
Step-3.7-Flash	4bit（IQ4_XS）	92GB	快適	約52 tok/s補正済み
Qwen3-Swallow 8B	8bit（Q8_0）	10.0GB	快適	約51 tok/s補正済み
Qwen3-VL 8B	8bit（Q8_0）	10.0GB	快適	約51 tok/s補正済み
DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B	8bit（Q8_0）	10.0GB	快適	約51 tok/s補正済み
Qwen3 8B	8bit（Q8_0）	10.0GB	快適	約51 tok/s補正済み
Nemotron-Nano 9B v2 Japanese	8bit（Q8_0）	9.7GB	快適	約50 tok/s補正済み
Ministral 3 8B	8bit（Q8_0）	10GB	快適	約50 tok/s補正済み
Ornith 1.0 9B	8bit（Q8_0）	9.9GB	快適	約49 tok/s補正済み
LLM-jp-4 8B thinking	8bit（Q8_0）	10GB	快適	約49 tok/s補正済み
Qwen3.5 9B	8bit（Q8_0）	9.9GB	快適	約49 tok/s補正済み
MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B	8bit（Q8_0）	9.9GB	快適	約49 tok/s補正済み
Ornith 1.5 9B	8bit（Q8_0）	9.9GB	快適	約49 tok/s補正済み
UI-Mate 9B	8bit（Q8_0）	9.9GB	快適	約49 tok/s補正済み
UI-Venus-2 9B	8bit（Q8_0）	9.9GB	快適	約49 tok/s補正済み
Fara1.5 9B	8bit（Q8_0）	9.9GB	快適	約49 tok/s補正済み
Granite 4.2 8B	8bit（Q8_0）	11GB	快適	約48 tok/s補正済み
GLM-4.6V-Flash 9B	8bit（Q8_0）	10GB	快適	約47 tok/s補正済み
PLaMo 2 Translate	8bit（Q8_0）	10GB	快適	約47 tok/s補正済み
Gemma-2-Llama-Swallow 9B	8bit（Q8_0）	12GB	快適	約44 tok/s補正済み
Gemma 2 9B	8bit（Q8_0）	12GB	快適	約44 tok/s補正済み
Laguna S 2.1 118B-A8B	6bit（Q6_K）	95GB	快適	約42 tok/s補正済み
Qwen3.5 122B-A10B	5bit（Q5_K_M）	88GB	快適	約38 tok/s補正済み
Gemma 4 12B	8bit（Q8_0）	13GB	快適	約37 tok/s補正済み
Gemma 3 12B	8bit（Q8_0）	13GB	快適	約37 tok/s補正済み
Nemotron Nano 12B v2	8bit（Q8_0）	13GB	快適	約36 tok/s補正済み
Mistral Nemo Japanese 12B	8bit（Q8_0）	14GB	快適	約35 tok/s補正済み
Mistral Nemo 12B	8bit（Q8_0）	14GB	快適	約35 tok/s補正済み
Qwen3 235B-A22B	2bit（Q2_K）	84GB	快適	約33 tok/s補正済み
Ministral 3 14B	8bit（Q8_0）	16GB	快適	約32 tok/s補正済み
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B	8bit（Q8_0）	33GB	快適	約30 tok/s補正済み
ABEJA Qwen3 14B Agentic	8bit（Q8_0）	17GB	快適	約29 tok/s補正済み
Qwen3 14B	8bit（Q8_0）	17GB	快適	約29 tok/s補正済み
Shisa V2.1 unphi4 14B	8bit（Q8_0）	17GB	快適	約29 tok/s補正済み
Phi-4 14B	8bit（Q8_0）	17GB	快適	約29 tok/s補正済み
GLM-4.5-Air 106B-A12B	5bit（Q5_K_M）	82GB	快適	約29 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B	8bit（Q8_0）	17GB	快適	約29 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese	8bit（Q8_0）	17GB	快適	約29 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 14B	8bit（Q8_0）	17GB	快適	約29 tok/s補正済み
Qwen2.5 14B	8bit（Q8_0）	17GB	快適	約29 tok/s補正済み
LLM-jp-3.1 13B	8bit（Q8_0）	21GB	快適	約27 tok/s補正済み
RakutenAI-2.0 8x7B	8bit（Q8_0）	49GB	実用	約20 tok/s補正済み
Tanuki-8x8B	8bit（Q8_0）	49GB	実用	約20 tok/s補正済み
Mixtral 8x7B	8bit（Q8_0）	49GB	実用	約20 tok/s補正済み
Hunyuan-A13B 80B	8bit（Q8_0）	83GB	実用	約20 tok/s補正済み
Llama 4 Scout 17B-16E	6bit（Q6_K）	87GB	実用	約19 tok/s補正済み
Codestral 22B	8bit（Q8_0）	25GB	実用	約19 tok/s補正済み
Devstral Small 2 24B	8bit（Q8_0）	26GB	実用	約19 tok/s補正済み
Magistral Small 2509	8bit（Q8_0）	26GB	実用	約19 tok/s補正済み
Devstral Small 2507	8bit（Q8_0）	26GB	実用	約19 tok/s補正済み
Mistral Small 3.2 24B	8bit（Q8_0）	26GB	実用	約19 tok/s補正済み
Qwen2.5-VL 32B	6bit（Q6_K）	28GB	実用	約17 tok/s補正済み
AREX-2 27B	8bit（Q8_0）	29GB	実用	約17 tok/s補正済み
UI-Mate 27B	8bit（Q8_0）	29GB	実用	約17 tok/s補正済み
Fara1.5 27B	8bit（Q8_0）	29GB	実用	約17 tok/s補正済み
Qwen3.6 27B	8bit（Q8_0）	28GB	実用	約17 tok/s補正済み
Qwen3.5 27B	8bit（Q8_0）	28GB	実用	約17 tok/s補正済み
Qwen3.8 27B	8bit（Q8_0）	29GB	実用	約16 tok/s補正済み
Gemma 3 27B	8bit（Q8_0）	29GB	実用	約16 tok/s補正済み
Muse-Glimmer 30B	8bit（Q8_0）	29GB	実用	約16 tok/s補正済み
Gemma-2-Llama-Swallow 27B	8bit（Q8_0）	30GB	実用	約16 tok/s補正済み
Granite 4.2 30B	8bit（Q8_0）	32GB	実用	約15 tok/s補正済み
Gemma 4 31B	8bit（Q8_0）	33GB	実用	約14 tok/s補正済み
EXAONE 4.0.1 32B	8bit（Q8_0）	34GB	実用	約14 tok/s補正済み
Olmo 3.1 32B	8bit（Q8_0）	35GB	実用	約14 tok/s補正済み
Aya Expanse 32B	8bit（Q8_0）	35GB	実用	約14 tok/s補正済み
Qwen3-VL 32B	8bit（Q8_0）	36GB	実用	約13 tok/s補正済み
ABEJA Qwen2.5 32B Japanese	8bit（Q8_0）	36GB	実用	約13 tok/s補正済み
ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 32B	8bit（Q8_0）	36GB	実用	約13 tok/s補正済み
ELYZA-Thinking-1.0 Qwen 32B	8bit（Q8_0）	36GB	実用	約13 tok/s補正済み
Qwen3 32B	8bit（Q8_0）	36GB	実用	約13 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B	8bit（Q8_0）	36GB	実用	約13 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B Japanese	8bit（Q8_0）	36GB	実用	約13 tok/s補正済み
KARAKURI LM 32B Thinking	8bit（Q8_0）	36GB	実用	約13 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 32B	8bit（Q8_0）	36GB	実用	約13 tok/s補正済み
Qwen2.5 32B	8bit（Q8_0）	36GB	実用	約13 tok/s補正済み
LLM-jp-4 33B thinking	8bit（Q8_0）	36GB	実用	約13 tok/s補正済み
Seed-OSS 36B	8bit（Q8_0）	39GB	実用	約12 tok/s補正済み
Mixtral 8x22B	4bit（Q4_K_M）	84GB	実用	約12 tok/s補正済み
Llama 3 Youko 70B	4bit（Q4_K_M）	44GB	実用	約11 tok/s補正済み
Llama 3.1 70B Japanese	4bit（Q4_K_M）	44GB	実用	約11 tok/s補正済み
Llama 3.3 Swallow 70B	5bit（Q5_K_M）	51GB	実用	約9.3 tok/s補正済み
Shisa V2.1 Llama 3.3 70B	6bit（Q6_K）	59GB	実用	約8.1 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B	8bit（Q8_0）	75GB	遅い	約6.3 tok/s補正済み
Llama 3.3 70B	8bit（Q8_0）	75GB	遅い	約6.3 tok/s補正済み
Llama 3.1 70B	8bit（Q8_0）	75GB	遅い	約6.3 tok/s補正済み
Qwen2.5 72B	8bit（Q8_0）	77GB	遅い	約6.1 tok/s補正済み
Stockmark-2 100B	6bit（Q6_K）	79GB	遅い	約6.0 tok/s補正済み
Devstral 2 123B	5bit（Q5_K_M）	88GB	遅い	約5.3 tok/s補正済み
Command A 111B	6bit（Q6_K）	89GB	遅い	約5.2 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-Flash	4bit（IQ4_XS）	151GB	あと55GB
MiMo-V2.6-Flash-RL	4bit（MXFP4）	161GB	あと65GB
ERNIE 4.5 300B-A47B	4bit（Q4_K_M）	175GB	あと79GB
Hy3 295B-A21B	4bit（Q4_K_M）	178GB	あと82GB
GLM-4.5 355B-A32B	4bit（Q4_K_M）	211GB	あと115GB
Qwen3.5 397B-A17B	4bit（Q4_K_M）	235GB	あと139GB
Llama 4 Maverick 17B-128E	4bit（Q4_K_M）	235GB	あと139GB
Qwen3-Coder 480B-A35B	4bit（Q4_K_M）	281GB	あと185GB
Kimi K2.6	2bit（IQ2_M）	329GB	あと233GB
GLM-5.3	4bit（IQ4_XS）	352GB	あと256GB
RakutenAI-3.0 671B-A37B	4bit（Q4_K_M）	390GB	あと294GB
Mistral Large 3 675B	4bit（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-Flash	132GB（あと36GB足りない）	2bit（IQ2_M）	88GB	約60 tok/s補正済み
Inkling Small 264B	157GB（あと61GB足りない）	2bit（IQ2_M）	80GB	約73 tok/s補正済み
Qwen3 235B-A22B	138GB（あと42GB足りない）	2bit（Q2_K）	84GB	約33 tok/s補正済み
MiniMax-M2.5 229B-A10B	135GB（あと39GB足りない）	2bit（Q2_K）	82GB	約61 tok/s補正済み
Step-3.7-Flash	118GB（あと22GB足りない）	4bit（IQ4_XS）	92GB	約52 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5機種中2番目。最速のApple M1 Ultra（128GB）（800GB/s）の約100%、最も遅いApple M3 Max（128GB）（400GB/s）の約2.0倍です。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 M1 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 M2 Ultra（128GB）は最も新しい機種にあたります（2023年）。結果が同じなら、いちばん新しいこの機種が無難です。ドライバとツールの対応が続く期間が長く、消費電力も抑えられています。中古の旧世代と価格が近いなら、迷う理由はありません。

この機種を実際に使うなら

Qwen3-Coder-Next 80B-A3BをQ8_0で持つと推定86.9tok/s。GLM-4.5-Air 106B-A12BのQ5_K_M（推定29tok/s）と組み合わせ、軽い修正は前者、設計の見直しは後者に振る使い方が素直です。日本語の長文は、Shisa V2.1 Llama 3.3 70BのQ6_K（推定8.1tok/s）か、Q5_K_Mで推定9.3tok/sのLlama 3.3 Swallow 70B。

70Bのdense型は量子化を上げるほど遅くなるので、会話の往復が多い日はQ5_K_Mのほうに寄せます。80B-A3BのQ4_K_M（47.2GB）と35B級のIQ4_XS（19.1GB）なら、2本を同時に常駐させても実効96GBに収まります。

買うときの見どころ

192GB構成との差は4bit以上で4本。増えるのはDeepSeek-V4-Flash・Qwen3 235B-A22B・Inkling Small 264Bで、必要量は123GBから138.3GBです。2025年のM3 Ultraは96GBの次が256GBで、128GBに当たる構成がありません。

同じ800GB/sで256GBなら実効192GBになり、198本が動きます。同容量ではM1 Ultra（128GB）が推定で1割ほど遅いだけの比較相手。後から増設できない以上、200B級に少しでも興味があるなら128GBで止めないほうが確実です。

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10番目です。一段上のApple M2 Ultra（192GB）（ユニファイドメモリ192GB）にすると、4bit以上で動くモデルが4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（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 M1 Ultra（128GB）	128GB	800 GB/s	143
Apple M5 Max（128GB）	128GB	614 GB/s	149
Apple M4 Max（128GB）	128GB	546 GB/s	143
Apple M3 Max（128GB）	128GB	400 GB/s	132

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この機種の公開ベンチマーク（出典）

✅ M2 Ultra 2 の llama.cpp 公開ベンチマーク（GitHub Discussion）: llama-7b F16 = 41.02 tok/s / llama-7b Q8_0 = 66.64 tok/s / llama-7b Q4_0 = 94.27 tok/s。この値からメモリ帯域幅に対する実効係数（60%）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 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67 tok/sです。

Apple M2 Ultra（128GB）で動かないモデルは？