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Apple M3(8GB) で動くローカルLLM一覧(2026年10月)

43快適(20 tok/s以上)
40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

実効5.4GBの枠では、7B級をIQ4_XSまで下げてようやく入ります。ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7BとABEJA Qwen2.5 7B JapaneseはQ4_K_Mだと必要5.4GBで、枠と同じ数字になり収まりません。IQ4_XSの5GBなら推定19tok/s。

例外はLing 3.0 tinyで、7.89Bながら推定58.9tok/sが出ます。この機種でローカルLLMを主役にするのは無理があります。ChatGPTやClaudeはブラウザで使い、手元では7B級を触る程度にとどめるのが現実的な線です。

まず試すなら: LFM2.5 1.2B JP(8bit(Q8_0)・必要1.8GB・約65 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

Amazonのリンクと全3台の説明を見る ↓

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280 tok/s補正済み
Qwen2.5 0.5B8bit(Q8_0)1.1GB快適約150 tok/s補正済み
Qwen3.5 0.8B8bit(Q8_0)1.4GB快適約96 tok/s補正済み
Gemma 3 1B8bit(Q8_0)1.6GB快適約78 tok/s補正済み
Sarashina2.2 0.5B8bit(Q8_0)1.8GB快適約77 tok/s補正済み
Qwen3 0.6B8bit(Q8_0)2.0GB快適約76 tok/s補正済み
LFM2.5 1.2B JP8bit(Q8_0)1.8GB快適約65 tok/s補正済み
LFM2.5 8B-A1B4bit(IQ4_XS)4.7GB快適約63 tok/s補正済み
Ling 3.0 tiny4bit(Q4_K_M)5.3GB快適約59 tok/s補正済み
Llama 3.2 1B8bit(Q8_0)2.0GB快適約58 tok/s補正済み
EXAONE 4.0 1.2B8bit(Q8_0)2.3GB快適約52 tok/s補正済み
TinySwallow 1.5B8bit(Q8_0)2.3GB快適約48 tok/s補正済み
RakutenAI-2.0 mini8bit(Q8_0)2.4GB快適約47 tok/s補正済み
Sarashina2.2 1B8bit(Q8_0)2.6GB快適約46 tok/s補正済み
Qwen2.5 1.5B8bit(Q8_0)2.5GB快適約42 tok/s補正済み
Qwen3.5 2B8bit(Q8_0)2.6GB快適約40 tok/s補正済み
Qwen3-VL 2B8bit(Q8_0)3.1GB快適約37 tok/s補正済み
Qwen3 1.7B8bit(Q8_0)3.1GB快適約37 tok/s補正済み
LLM-jp-3.1 1.8B8bit(Q8_0)3.9GB快適約30 tok/s補正済み
MiniCPM5 2B8bit(Q8_0)3.4GB快適約30 tok/s補正済み
LFM2.5 2.6B8bit(Q8_0)3.4GB快適約29 tok/s補正済み
LFM2.5-VL 3B8bit(Q8_0)3.4GB快適約29 tok/s補正済み
Gemma 2 Baku 2B8bit(Q8_0)3.8GB快適約27 tok/s補正済み
Qwen2.5-VL 3B8bit(Q8_0)3.9GB快適約25 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 3B8bit(Q8_0)3.9GB快適約25 tok/s補正済み
Qwen2.5 3B8bit(Q8_0)3.9GB快適約25 tok/s補正済み
Phi-3.5-mini 3.8B3bit(Q3_K_M)5.4GB快適約24 tok/s補正済み
SmolLM3 3B8bit(Q8_0)4.2GB快適約24 tok/s補正済み
Phi-4-mini 3.8B6bit(Q6_K)4.5GB快適約23 tok/s補正済み
Apertus 8B2bit(Q2_K)4.7GB快適約22 tok/s補正済み
Qwen3-VL 8B2bit(Q2_K)4.8GB快適約22 tok/s補正済み
DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B2bit(Q2_K)4.8GB快適約22 tok/s補正済み
Llama 3.2 3B8bit(Q8_0)4.7GB快適約22 tok/s補正済み
Qwen3-VL 4B6bit(Q6_K)4.8GB快適約22 tok/s補正済み
Qwen3 4B6bit(Q6_K)4.8GB快適約22 tok/s補正済み
Ministral 3 8B2bit(Q2_K)4.8GB快適約22 tok/s補正済み
Nanbeige4.2 3B6bit(Q6_K)4.6GB快適約21 tok/s補正済み
Ministral 3 3B8bit(Q8_0)4.8GB快適約21 tok/s補正済み
AFM-4.5B6bit(Q6_K)4.7GB快適約21 tok/s補正済み
GLM-4.6V-Flash 9B2bit(Q2_K)4.7GB快適約20 tok/s補正済み
CAT-Translate 7B3bit(Q3_K_M)5.0GB快適約20 tok/s補正済み
Granite 4.2 3B8bit(Q8_0)4.9GB快適約20 tok/s補正済み
Sarashina2.2 3B8bit(Q8_0)5.2GB実用約20 tok/s補正済み
Tanuki-8B3bit(Q3_K_M)5.0GB快適約20 tok/s補正済み
Granite 4.2 8B2bit(Q2_K)5.2GB実用約20 tok/s補正済み
Gemma 3 4B8bit(Q8_0)4.7GB実用約20 tok/s補正済み
Nemotron 3 Nano 4B8bit(Q8_0)4.7GB実用約20 tok/s補正済み
Hunyuan 7B3bit(Q3_K_M)5.1GB実用約20 tok/s補正済み
Gemma 4 12B2bit(IQ2_M)5.0GB実用約19 tok/s補正済み
ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7B4bit(IQ4_XS)5.0GB実用約19 tok/s補正済み
ABEJA Qwen2.5 7B Japanese4bit(IQ4_XS)5.0GB実用約19 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B4bit(IQ4_XS)5.0GB実用約19 tok/s補正済み
Qwen2.5-VL 7B4bit(IQ4_XS)5.0GB実用約19 tok/s補正済み
Qwen2.5 7B4bit(IQ4_XS)5.0GB実用約19 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 7B4bit(IQ4_XS)5.0GB実用約19 tok/s補正済み
Mistral 7B v0.34bit(IQ4_XS)5.3GB実用約19 tok/s補正済み
Qwen3-Swallow 8B3bit(IQ3_M)5.4GB実用約19 tok/s補正済み
Shisa V2.1 Qwen3 8B3bit(IQ3_M)5.4GB実用約19 tok/s補正済み
Qwen3 8B3bit(IQ3_M)5.4GB実用約19 tok/s補正済み
Aya Expanse 8B3bit(IQ3_M)5.3GB実用約19 tok/s補正済み
Llama 3.1 Swallow 8B3bit(Q3_K_M)5.4GB実用約19 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Llama 8B3bit(Q3_K_M)5.4GB実用約19 tok/s補正済み
Command R7B3bit(Q3_K_M)5.2GB実用約19 tok/s補正済み
Llama 3 Youko 8B3bit(Q3_K_M)5.4GB実用約19 tok/s補正済み
Llama 3.1 8B3bit(Q3_K_M)5.4GB実用約19 tok/s補正済み
Gemma 4 E2B6bit(Q6_K)4.9GB実用約19 tok/s補正済み
Qwen3.5 4B8bit(Q8_0)5.0GB実用約18 tok/s補正済み
Gemma 3n E4B4bit(Q4_K_M)5.0GB実用約18 tok/s補正済み
AREX-Turbo 4B8bit(Q8_0)5.1GB実用約18 tok/s補正済み
Fara1.5 4B8bit(Q8_0)5.1GB実用約18 tok/s補正済み
Falcon-H1R 7B4bit(Q4_K_M)5.3GB実用約18 tok/s補正済み
PLaMo 2 Translate3bit(Q3_K_M)5.2GB実用約18 tok/s補正済み
Qwen3.5 9B3bit(Q3_K_M)5.2GB実用約18 tok/s補正済み
Nemotron Nano 12B v22bit(Q2_K)5.2GB実用約18 tok/s補正済み
Gemma 4 E4B4bit(IQ4_XS)5.3GB実用約18 tok/s補正済み
Ornith 1.0 9B3bit(Q3_K_M)5.3GB実用約18 tok/s補正済み
Gemma 3n E2B8bit(Q8_0)5.2GB実用約18 tok/s補正済み
Ornith 1.5 9B3bit(IQ3_M)5.3GB実用約17 tok/s補正済み
UI-Mate 9B3bit(IQ3_M)5.3GB実用約17 tok/s補正済み
UI-Venus-2 9B3bit(IQ3_M)5.3GB実用約17 tok/s補正済み
Fara1.5 9B3bit(IQ3_M)5.3GB実用約17 tok/s補正済み
MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B3bit(IQ3_M)5.4GB実用約17 tok/s補正済み
Granite 4.0 H-Tiny5bit(Q5_K_M)5.3GB実用約17 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-8B4bit(Q4_K_M)6.2GBあと0.8GB
LLM-jp-4 8B thinking4bit(Q4_K_M)6.6GBあと1.2GB
Nemotron-Nano 9B v2 Japanese4bit(Q4_K_M)6.9GBあと1.5GB
Gemma-2-Llama-Swallow 9B4bit(Q4_K_M)8.0GBあと2.6GB
Gemma 2 9B4bit(Q4_K_M)8.0GBあと2.6GB
Gemma 3 12B4bit(Q4_K_M)8.3GBあと2.9GB
Mistral Nemo Japanese 12B4bit(Q4_K_M)8.9GBあと3.5GB
Mistral Nemo 12B4bit(Q4_K_M)8.9GBあと3.5GB
Ministral 3 14B4bit(Q4_K_M)9.7GBあと4.3GB
ABEJA Qwen3 14B Agentic4bit(Q4_K_M)10GBあと5.0GB
Qwen3 14B4bit(Q4_K_M)10GBあと5.0GB
Shisa V2.1 unphi4 14B4bit(Q4_K_M)11GBあと5.2GB
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B4bit(Q4_K_M)11GBあと5.2GB
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese4bit(Q4_K_M)11GBあと5.2GB
Qwen2.5-Coder 14B4bit(Q4_K_M)11GBあと5.2GB
Qwen2.5 14B4bit(Q4_K_M)11GBあと5.2GB
Phi-4 14B4bit(Q4_K_M)11GBあと5.3GB
gpt-oss-20b4bit(MXFP4)12GBあと6.9GB
Muse-Glimmer 30B2bit(IQ2_M)12GBあと7.0GB
ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking4bit(Q4_K_M)14GBあと8.3GB
LLM-jp-3.1 13B4bit(Q4_K_M)15GBあと9.4GB
Codestral 22B4bit(Q4_K_M)15GBあと9.7GB
Devstral Small 2 24B4bit(Q4_K_M)16GBあと10GB
Magistral Small 25094bit(Q4_K_M)16GBあと10GB
Devstral Small 25074bit(Q4_K_M)16GBあと10GB
Mistral Small 3.2 24B4bit(Q4_K_M)16GBあと10GB
GPT-OSS-Swallow 20B4bit(Q4_K_M)16GBあと10GB
Qwen3.8 27B4bit(Q4_K_M)17GBあと11GB
Qwen3.5 27B4bit(Q4_K_M)17GBあと12GB
Gemma 4 26B-A4B4bit(Q4_K_M)17GBあと12GB
Qwen3.6 27B4bit(Q4_K_M)17GBあと12GB
Gemma 3 27B4bit(Q4_K_M)17GBあと12GB
AREX-2 27B4bit(Q4_K_M)18GBあと12GB
UI-Mate 27B4bit(Q4_K_M)18GBあと12GB
Fara1.5 27B4bit(Q4_K_M)18GBあと12GB
Gemma-2-Llama-Swallow 27B4bit(Q4_K_M)19GBあと13GB
GLM-4.7-Flash 30B-A3B4bit(Q4_K_M)19GBあと13GB
Qwen3-Swallow 30B-A3B4bit(Q4_K_M)19GBあと14GB
Qwen3-VL 30B-A3B4bit(Q4_K_M)19GBあと14GB
Qwen3 30B-A3B4bit(Q4_K_M)19GBあと14GB
Qwen3-Coder 30B-A3B4bit(Q4_K_M)19GBあと14GB
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B4bit(Q4_K_M)19GBあと14GB
North Mini Code 1.04bit(Q4_K_M)19GBあと14GB
Gemma 4 31B4bit(Q4_K_M)19GBあと14GB
Granite 4.2 30B4bit(Q4_K_M)20GBあと14GB
EXAONE 4.0.1 32B4bit(Q4_K_M)20GBあと15GB
Olmo 3.1 32B4bit(Q4_K_M)20GBあと15GB
Laguna XS 2.1 33B-A3B4bit(Q4_K_M)21GBあと15GB
Aya Expanse 32B4bit(Q4_K_M)21GBあと15GB
Thomson 1.0 Small 35B-A3B4bit(Q4_K_M)21GBあと16GB
KAT-Coder-V2.5-Dev 35B-A3B4bit(Q4_K_M)21GBあと16GB
XYZ-Aquila mini 35B-A3B4bit(Q4_K_M)21GBあと16GB
Qwen3-VL 32B4bit(Q4_K_M)21GBあと16GB
Qwen3 32B4bit(Q4_K_M)21GBあと16GB
LLM-jp-4 32B-A3B thinking4bit(Q4_K_M)22GBあと16GB
ABEJA Qwen2.5 32B Japanese4bit(Q4_K_M)22GBあと16GB
ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 32B4bit(Q4_K_M)22GBあと16GB
ELYZA-Thinking-1.0 Qwen 32B4bit(Q4_K_M)22GBあと16GB
Qwen2.5-VL 32B4bit(Q4_K_M)22GBあと16GB
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B4bit(Q4_K_M)22GBあと16GB
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B Japanese4bit(Q4_K_M)22GBあと16GB
KARAKURI LM 32B Thinking4bit(Q4_K_M)22GBあと16GB
Qwen2.5-Coder 32B4bit(Q4_K_M)22GBあと16GB
Qwen2.5 32B4bit(Q4_K_M)22GBあと16GB
BigBang v1 35B4bit(Q4_K_M)22GBあと16GB
Ornith 1.5 35B-A3B4bit(Q4_K_M)22GBあと16GB
Qwen3.5 35B-A3B4bit(Q4_K_M)22GBあと16GB
LLM-jp-4 33B thinking4bit(Q4_K_M)22GBあと16GB
Ornith 1.0 35B-A3B4bit(Q4_K_M)22GBあと16GB
Qwen-AgentWorld 35B-A3B4bit(Q4_K_M)22GBあと16GB
Qwen3.6 35B-A3B4bit(Q4_K_M)22GBあと16GB
Holo4 35B-A3B4bit(Q4_K_M)22GBあと17GB
Nex-N2.5-mini4bit(Q4_K_M)22GBあと17GB
Seed-OSS 36B4bit(Q4_K_M)23GBあと18GB
Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B4bit(Q4_K_M)23GBあと18GB
Mixtral 8x7B4bit(Q4_K_M)29GBあと23GB
RakutenAI-2.0 8x7B4bit(Q4_K_M)29GBあと23GB
Tanuki-8x8B4bit(Q4_K_M)29GBあと24GB
Kimi Linear 48B-A3B4bit(Q4_K_M)29GBあと24GB
Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B8bit(Q8_0)33GBあと27GB
Shisa V2.1 Llama 3.3 70B4bit(Q4_K_M)44GBあと38GB
Llama 3.3 Swallow 70B4bit(Q4_K_M)44GBあと38GB
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B4bit(Q4_K_M)44GBあと38GB
Llama 3.3 70B4bit(Q4_K_M)44GBあと38GB
Llama 3 Youko 70B4bit(Q4_K_M)44GBあと38GB
Llama 3.1 70B4bit(Q4_K_M)44GBあと38GB
Llama 3.1 70B Japanese4bit(Q4_K_M)44GBあと38GB
Qwen3-Next 80B-A3B4bit(Q4_K_M)47GBあと42GB
Qwen3-Coder-Next 80B-A3B4bit(Q4_K_M)47GBあと42GB
Qwen2.5 72B4bit(Q4_K_M)48GBあと43GB
Hunyuan-A13B 80B4bit(Q4_K_M)49GBあと43GB
Stockmark-2 100B4bit(Q4_K_M)58GBあと53GB
gpt-oss-120b4bit(MXFP4)62GBあと56GB
Llama 4 Scout 17B-16E4bit(Q4_K_M)65GBあと59GB
Command A 111B4bit(Q4_K_M)66GBあと61GB
Laguna S 2.1 118B-A8B4bit(Q4_K_M)71GBあと66GB
Mistral Small 4 119B4bit(Q4_K_M)72GBあと66GB
GLM-4.5-Air 106B-A12B4bit(Q4_K_M)72GBあと67GB
Qwen3.5 122B-A10B4bit(Q4_K_M)74GBあと69GB
Devstral 2 123B4bit(Q4_K_M)75GBあと70GB
Ling 3.0 flash4bit(Q4_K_M)75GBあと70GB
Mixtral 8x22B4bit(Q4_K_M)84GBあと79GB
GPT-OSS-Swallow 120B4bit(Q4_K_M)85GBあと80GB
Qwen3.8-Flash-Next4bit(IQ4_XS)91GBあと85GB
Step-3.7-Flash4bit(Q4_K_M)118GBあと113GB
DeepSeek-V4-Flash4bit(IQ4_XS)132GBあと127GB
MiniMax-M2.5 229B-A10B4bit(Q4_K_M)135GBあと130GB
Qwen3 235B-A22B4bit(Q4_K_M)138GBあと133GB
GLM-5.3-Flash4bit(IQ4_XS)151GBあと146GB
Inkling Small 264B4bit(Q4_K_M)157GBあと151GB
MiMo-V2.6-Flash-RL4bit(MXFP4)161GBあと156GB
ERNIE 4.5 300B-A47B4bit(Q4_K_M)175GBあと170GB
Hy3 295B-A21B4bit(Q4_K_M)178GBあと172GB
GLM-4.5 355B-A32B4bit(Q4_K_M)211GBあと206GB
Qwen3.5 397B-A17B4bit(Q4_K_M)235GBあと229GB
Llama 4 Maverick 17B-128E4bit(Q4_K_M)235GBあと229GB
Qwen3-Coder 480B-A35B4bit(Q4_K_M)281GBあと275GB
Kimi K2.62bit(IQ2_M)329GBあと324GB
GLM-5.34bit(IQ4_XS)352GBあと347GB
RakutenAI-3.0 671B-A37B4bit(Q4_K_M)390GBあと384GB
Mistral Large 3 675B4bit(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 v27.9GB(あと2.5GB足りない)2bit(Q2_K)5.2GB約18 tok/s補正済み
Gemma 4 12B7.8GB(あと2.4GB足りない)2bit(IQ2_M)5.0GB約19 tok/s補正済み
GLM-4.6V-Flash 9B6.7GB(あと1.3GB足りない)2bit(Q2_K)4.7GB約20 tok/s補正済み
MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B6.3GB(あと0.9GB足りない)3bit(IQ3_M)5.4GB約17 tok/s補正済み
Ornith 1.5 9B6.4GB(あと1.0GB足りない)3bit(IQ3_M)5.3GB約17 tok/s補正済み
UI-Mate 9B6.4GB(あと1.0GB足りない)3bit(IQ3_M)5.3GB約17 tok/s補正済み
UI-Venus-2 9B6.4GB(あと1.0GB足りない)3bit(IQ3_M)5.3GB約17 tok/s補正済み
Fara1.5 9B6.4GB(あと1.0GB足りない)3bit(IQ3_M)5.3GB約17 tok/s補正済み
Ornith 1.0 9B6.2GB(あと0.8GB足りない)3bit(Q3_K_M)5.3GB約18 tok/s補正済み
Qwen3.5 9B6.2GB(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 8B7.1GB(あと1.7GB足りない)2bit(Q2_K)5.2GB約20 tok/s補正済み
Ministral 3 8B6.5GB(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3機種中2番目。最速のApple M2(8GB)(100GB/s)の約100%、最も遅いApple M1(8GB)(68.25GB/s)の約1.5倍です。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43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(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 M3(8GB)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

8GBから実効5.4GBを引いた2.6GBは、macOSとほかのアプリに残す分として計算しています。Safariのタブを並べてSlackも開いた状態で5GBのモデルを読み込めば、余りはほとんどありません。生成中はほかのアプリを閉じるのが前提。日本語の相手にはELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7BのIQ4_XS(推定19tok/s)、軽く済ませたい日はGemma 4 E4B(推定17.5tok/s)。

コード補完ならQwen2.5-Coder 7BのIQ4_XSですが、エディタとビルドも同じメモリを使うので、実用の幅は狭い。MacBook Airはファンを持たないため、長い文章を続けて書かせ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

同じ8GBのM2(100GB/s)とは帯域幅も動く本数(54本)も並び、推定速度もほぼ同じです。M1(8GB)は68.25GB/sで、Ling 3.0 tinyの推定が38.5tok/sまで下がる。どれを選んでも8GBの壁は越えられません。

同じM3の16GBにすると4bit以上で動く本数が46本増え、14B級のQ4_K_Mまで届きます。メモリは注文時に決まり、あとから差し替える手段はありません。中古やアウトレットでM3搭載機を見るときは、チップ名より先にメモリ容量の表記を確かめましょう。ローカルLLMが目的なら、8GBは候補から外して構いません。

M3シリーズの中での位置

ひとつ前の世代です。M3シリーズ13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 M3(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: 大容量構成は中古でも高価です。動かしたいモデルが本当にその容量を必要とするか、当サイトのモデル別ページで必要メモリを確認してから決めてください。 シリーズ全体の選び方はM3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)8GB100 GB/s48
Apple M1(8GB)8GB68.25 GB/s18

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この機種の公開ベンチマーク(出典)

🟨 M3 3 の llama.cpp 公開ベンチマーク(GitHub Discussion): llama-7b Q8_0 = 12.27 tok/s / llama-7b Q4_0 = 21.34 tok/s。この値からメモリ帯域幅に対する実効係数(85%)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 M3(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65 tok/sです。

Apple M3(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。