AI PCナビ使うAIと、させたい仕事に合うPC・Macを。
トップMac別 › Apple M3 Max(128GB)

Apple M3 Max(128GB) で動くローカルLLM一覧(2026年9月)

25快適(20 tok/s以上)
14実用(8〜20 tok/s)
0CPUオフロードで動く
0動かない

まず試すなら: Qwen3.6 35B-A3B(8bit(Q8_0)・必要36GB・約56 tok/s較正)。Qwen3.5 35B-A3Bの改良版

載るモデル(ユニファイドメモリに全量が入る)

各モデルについて、載る中で最も高精度な量子化を表示。速度は推定(「較正」は同機種の公開ベンチで係数を合わせたもの)。

モデル量子化必要判定推定速度
gpt-oss-20b4bit(MXFP4)12GB快適約84 tok/s較正
Llama 3.2 3B8bit(Q8_0)4.7GB快適約79 tok/s較正
Gemma 3 4B8bit(Q8_0)4.7GB快適約72 tok/s較正
Phi-4-mini 3.8B8bit(Q8_0)5.4GB快適約66 tok/s較正
gpt-oss-120b4bit(MXFP4)62GB快適約63 tok/s較正
Qwen3 4B8bit(Q8_0)5.7GB快適約63 tok/s較正
Llama-3-ELYZA-JP-8B4bit(Q4_K_M)6.2GB快適約56 tok/s較正
Qwen3.6 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約56 tok/s較正
Qwen3.5 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約56 tok/s較正
Qwen3-Next 80B-A3B8bit(Q8_0)82GB快適約56 tok/s較正
GLM-4.7-Flash 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約51 tok/s較正
Qwen3 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約47 tok/s較正
Qwen3-Coder 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約47 tok/s較正
Gemma 4 26B-A4B8bit(Q8_0)27GB快適約41 tok/s較正
Gemma 3n E4B8bit(Q8_0)7.7GB快適約41 tok/s較正
DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約37 tok/s較正
Qwen2.5-Coder 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約37 tok/s較正
Llama 3.1 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約34 tok/s較正
DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約33 tok/s較正
Qwen3 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約33 tok/s較正
GLM-4.6V-Flash 9B8bit(Q8_0)10GB快適約30 tok/s較正
Qwen3.5 122B-A10B5bit(Q5_K_M)88GB快適約24 tok/s較正
Gemma 3 12B8bit(Q8_0)13GB快適約24 tok/s較正
Mistral Nemo 12B8bit(Q8_0)14GB快適約22 tok/s較正
Qwen3 235B-A22B2bit(Q2_K)84GB快適約21 tok/s較正
Qwen3 14B8bit(Q8_0)17GB実用約19 tok/s較正
GLM-4.5-Air 106B-A12B5bit(Q5_K_M)82GB実用約19 tok/s較正
Phi-4 14B8bit(Q8_0)17GB実用約19 tok/s較正
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B8bit(Q8_0)17GB実用約19 tok/s較正
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese8bit(Q8_0)17GB実用約19 tok/s較正
Qwen2.5-Coder 14B8bit(Q8_0)17GB実用約19 tok/s較正
Llama 4 Scout 17B-16E6bit(Q6_K)87GB実用約13 tok/s較正
Mistral Small 3.2 24B8bit(Q8_0)26GB実用約12 tok/s較正
Qwen3.5 27B8bit(Q8_0)28GB実用約11 tok/s較正
Gemma 3 27B8bit(Q8_0)29GB実用約11 tok/s較正
Gemma 4 31B8bit(Q8_0)33GB実用約9.2 tok/s較正
Qwen3 32B8bit(Q8_0)36GB実用約8.5 tok/s較正
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B8bit(Q8_0)36GB実用約8.5 tok/s較正
Qwen2.5-Coder 32B8bit(Q8_0)36GB実用約8.5 tok/s較正
Llama 3.3 70B8bit(Q8_0)75GB遅い約4.0 tok/s較正

動かないモデルと不足分

モデル量子化必要不足
なし(すべて載ります)

今のPCで足りる人の、効く買い足し

PR: 以下は広告リンクを含みます(Amazonアソシエイト・各社アフィリエイト)。価格の目安は執筆時点のもので変動します。価格・在庫はリンク先でご確認ください。

メモリ増設(32GB化)

エージェント・Docker・ブラウザ大量タブの詰まりはメモリで解消する

NVMe / 外付けSSD 2TB

モデル・Dockerイメージ・リポジトリで内蔵SSDはすぐ埋まる

ローカルLLM / AIエージェント入門書

導入手順と量子化の選び方が一冊で分かる

この機種の実測データ(出典)

✅ M3 Max 3 の llama.cpp 公開ベンチマーク(GitHub Discussion): llama-7b F16 = 25.09 tok/s / llama-7b Q8_0 = 42.75 tok/s / llama-7b Q4_0 = 66.31 tok/s。この値からメモリ帯域幅に対する実効係数(77%)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 Max(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40モデル中40本が載ります。日本語チャットならQwen3.6 35B-A3B(8bit(Q8_0))が推定約56 tok/sです。

Apple M3 Max(128GB)で動かないモデルは?

収録した人気モデルはすべて載ります。

この機種で判定ツールを開く