Apple M3 Max（64GB） で動くローカルLLM一覧（2026年10月）
127快適（20 tok/s以上）
44実用（8〜20 tok/s）
0メモリに一部を逃がせば動く
21動かない
編集部の見立て
70B級がQ4_K_Mでメモリに収まるようになる容量ですが、Shisa V2.1 Llama 3.3 70Bは推定7tok/sで「遅い」判定です。この構成に本当に合うのは80B-A3BのMoE。Qwen3-Coder-Next 80B-A3BとQwen3-Next 80B-A3Bは必要47.2GBで、推定95.3tok/sが出ます。
gpt-oss-120bはあと13.6GB、Stockmark-2 100Bはあと10.5GB。100B級は届きません。全体が毎回動く70Bのdense型を毎日使う目的には合わず、80B級のMoEを軸にするなら48GBの枠を無駄なく使えます。
まず試すなら: Qwen-AgentWorld 35B-A3B（8bit（Q8_0）・必要36GB・約56 tok/s補正済み）。エージェント用途を名前に掲げた35BのMoE（アクティブ3B）。Apache 2.0
足りないのは: gpt-oss-120bを動かすにはユニファイドメモリがあと約14GB必要（必要62GB / 実効48GB）。
gpt-oss-120bが動く機種に買い替えるなら
- ぴったりMac Studio M4 Max（メモリ128GB・SSD 2TB）目安 62〜72万円
- 余裕を持つならMac Studio M5 Ultra（メモリ256GB・SSD 2TB）目安 167〜185万円
- 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990 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.1GB | 快適 | 約530 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 0.8B | 8bit（Q8_0） | 1.4GB | 快適 | 約350 tok/s補正済み |
| Gemma 3 1B | 8bit（Q8_0） | 1.6GB | 快適 | 約280 tok/s補正済み |
| Sarashina2.2 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 快適 | 約280 tok/s補正済み |
| Qwen3 0.6B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 快適 | 約280 tok/s補正済み |
| LFM2.5 1.2B JP | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 快適 | 約240 tok/s補正済み |
| Llama 3.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 快適 | 約210 tok/s補正済み |
| EXAONE 4.0 1.2B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 快適 | 約190 tok/s補正済み |
| TinySwallow 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 快適 | 約170 tok/s補正済み |
| RakutenAI-2.0 mini | 8bit（Q8_0） | 2.4GB | 快適 | 約170 tok/s補正済み |
| Sarashina2.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 快適 | 約170 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.5GB | 快適 | 約150 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 2B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 快適 | 約140 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 2B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 快適 | 約130 tok/s補正済み |
| Qwen3 1.7B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 快適 | 約130 tok/s補正済み |
| Ling 3.0 tiny | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約130 tok/s補正済み |
| LFM2.5 8B-A1B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 快適 | 約110 tok/s補正済み |
| LLM-jp-3.1 1.8B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約110 tok/s補正済み |
| MiniCPM5 2B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 快適 | 約110 tok/s補正済み |
| LFM2.5 2.6B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 快適 | 約100 tok/s補正済み |
| LFM2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 快適 | 約100 tok/s補正済み |
| Gemma 2 Baku 2B | 8bit（Q8_0） | 3.8GB | 快適 | 約98 tok/s補正済み |
| Ling 3.0 flash | 2bit（Q2_K） | 45GB | 快適 | 約96 tok/s補正済み |
| Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 47GB | 快適 | 約95 tok/s補正済み |
| Qwen3-Next 80B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 47GB | 快適 | 約95 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約89 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-Coder 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約89 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約89 tok/s補正済み |
| SmolLM3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.2GB | 快適 | 約86 tok/s補正済み |
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | 快適 | 約84 tok/s補正済み |
| Mistral Small 4 119B | 2bit（IQ2_M） | 37GB | 快適 | 約83 tok/s補正済み |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約79 tok/s補正済み |
| Ministral 3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.8GB | 快適 | 約75 tok/s補正済み |
| Kimi Linear 48B-A3B | 6bit（Q6_K） | 39GB | 快適 | 約73 tok/s補正済み |
| Granite 4.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.9GB | 快適 | 約72 tok/s補正済み |
| Sarashina2.2 3B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 快適 | 約72 tok/s補正済み |
| LLM-jp-4 32B-A3B thinking | 5bit（Q5_K_M） | 24GB | 快適 | 約72 tok/s補正済み |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約72 tok/s補正済み |
| Nemotron 3 Nano 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約71 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.0GB | 快適 | 約66 tok/s補正済み |
| AREX-Turbo 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 快適 | 約66 tok/s補正済み |
| Fara1.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 快適 | 約66 tok/s補正済み |
| Laguna S 2.1 118B-A8B | 2bit（IQ2_M） | 37GB | 快適 | 約66 tok/s補正済み |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 快適 | 約66 tok/s補正済み |
| Nanbeige4.2 3B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 快適 | 約64 tok/s補正済み |
| Gemma 3n E2B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 快適 | 約63 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 快適 | 約63 tok/s補正済み |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 快適 | 約63 tok/s補正済み |
| Gemma 4 E2B | 8bit（Q8_0） | 5.5GB | 快適 | 約60 tok/s補正済み |
| AFM-4.5B | 8bit（Q8_0） | 5.8GB | 快適 | 約59 tok/s補正済み |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 快適 | 約57 tok/s補正済み |
| Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 快適 | 約57 tok/s補正済み |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 快適 | 約56 tok/s補正済み |
| Holo4 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約56 tok/s補正済み |
| Ornith 1.5 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 37GB | 快適 | 約56 tok/s補正済み |
| KAT-Coder-V2.5-Dev 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約56 tok/s補正済み |
| Ornith 1.0 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約56 tok/s補正済み |
| Qwen-AgentWorld 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約56 tok/s補正済み |
| Qwen3.6 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約56 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約56 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 122B-A10B | 2bit（IQ2_M） | 38GB | 快適 | 約56 tok/s補正済み |
| Laguna XS 2.1 33B-A3B | 8bit（Q8_0） | 35GB | 快適 | 約54 tok/s補正済み |
| Phi-3.5-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 7.4GB | 快適 | 約54 tok/s補正済み |
| ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | 8bit（Q8_0） | 23GB | 快適 | 約54 tok/s補正済み |
| North Mini Code 1.0 | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約53 tok/s補正済み |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約51 tok/s補正済み |
| Nex-N2.5-mini | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約47 tok/s補正済み |
| Thomson 1.0 Small 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約47 tok/s補正済み |
| XYZ-Aquila mini 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約47 tok/s補正済み |
| Qwen3-Swallow 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約47 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約47 tok/s補正済み |
| Qwen3 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約47 tok/s補正済み |
| Qwen3-Coder 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約47 tok/s補正済み |
| GPT-OSS-Swallow 20B | 8bit（Q8_0） | 22GB | 快適 | 約47 tok/s補正済み |
| BigBang v1 35B | 8bit（Q8_0） | 37GB | 快適 | 約46 tok/s補正済み |
| CAT-Translate 7B | 6bit（Q6_K） | 7.4GB | 快適 | 約46 tok/s補正済み |
| Shisa V2.1 Qwen3 8B | 6bit（Q6_K） | 8.1GB | 快適 | 約42 tok/s補正済み |
| Gemma 4 26B-A4B | 8bit（Q8_0） | 27GB | 快適 | 約41 tok/s補正済み |
| Granite 4.0 H-Tiny | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 快適 | 約41 tok/s補正済み |
| Gemma 3n E4B | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 快適 | 約41 tok/s補正済み |
| Mistral 7B v0.3 | 8bit（Q8_0） | 8.9GB | 快適 | 約37 tok/s補正済み |
| Falcon-H1R 7B | 8bit（Q8_0） | 8.6GB | 快適 | 約37 tok/s補正済み |
| Gemma 4 E4B | 8bit（Q8_0） | 8.6GB | 快適 | 約37 tok/s補正済み |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約37 tok/s補正済み |
| ABEJA Qwen2.5 7B Japanese | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約37 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約37 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-VL 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約37 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約37 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-Coder 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約37 tok/s補正済み |
| Hunyuan 7B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 快適 | 約36 tok/s補正済み |
| Tanuki-8B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 快適 | 約36 tok/s補正済み |
| Command R7B | 8bit（Q8_0） | 9.3GB | 快適 | 約35 tok/s補正済み |
| Llama 3.1 Swallow 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約34 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約34 tok/s補正済み |
| Aya Expanse 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約34 tok/s補正済み |
| Llama 3 Youko 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約34 tok/s補正済み |
| Llama 3.1 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約34 tok/s補正済み |
| Apertus 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約34 tok/s補正済み |
| Qwen3-Swallow 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約33 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約33 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約33 tok/s補正済み |
| Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約33 tok/s補正済み |
| GLM-4.5-Air 106B-A12B | 2bit（Q2_K） | 45GB | 快適 | 約32 tok/s補正済み |
| Nemotron-Nano 9B v2 Japanese | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約32 tok/s補正済み |
| Ministral 3 8B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 快適 | 約32 tok/s補正済み |
| Ornith 1.0 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約32 tok/s補正済み |
| LLM-jp-4 8B thinking | 8bit（Q8_0） | 10GB | 快適 | 約32 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約32 tok/s補正済み |
| MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約32 tok/s補正済み |
| Ornith 1.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約32 tok/s補正済み |
| UI-Mate 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約32 tok/s補正済み |
| UI-Venus-2 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約32 tok/s補正済み |
| Fara1.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約32 tok/s補正済み |
| Granite 4.2 8B | 8bit（Q8_0） | 11GB | 快適 | 約31 tok/s補正済み |
| GLM-4.6V-Flash 9B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 快適 | 約30 tok/s補正済み |
| PLaMo 2 Translate | 8bit（Q8_0） | 10GB | 快適 | 約30 tok/s補正済み |
| Gemma-2-Llama-Swallow 9B | 8bit（Q8_0） | 12GB | 快適 | 約28 tok/s補正済み |
| Gemma 2 9B | 8bit（Q8_0） | 12GB | 快適 | 約28 tok/s補正済み |
| Llama 4 Scout 17B-16E | 2bit（Q2_K） | 40GB | 快適 | 約26 tok/s補正済み |
| Hunyuan-A13B 80B | 4bit（IQ4_XS） | 43GB | 快適 | 約24 tok/s補正済み |
| Gemma 4 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 快適 | 約24 tok/s補正済み |
| Gemma 3 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 快適 | 約24 tok/s補正済み |
| Nemotron Nano 12B v2 | 8bit（Q8_0） | 13GB | 快適 | 約23 tok/s補正済み |
| Mistral Nemo Japanese 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 快適 | 約22 tok/s補正済み |
| Mistral Nemo 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 快適 | 約22 tok/s補正済み |
| Ministral 3 14B | 8bit（Q8_0） | 16GB | 快適 | 約20 tok/s補正済み |
| Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| ABEJA Qwen3 14B Agentic | 8bit（Q8_0） | 17GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Qwen3 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Shisa V2.1 unphi4 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Phi-4 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese | 8bit（Q8_0） | 17GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-Coder 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| LLM-jp-3.1 13B | 8bit（Q8_0） | 21GB | 実用 | 約17 tok/s補正済み |
| RakutenAI-2.0 8x7B | 6bit（Q6_K） | 38GB | 実用 | 約16 tok/s補正済み |
| Tanuki-8x8B | 6bit（Q6_K） | 39GB | 実用 | 約16 tok/s補正済み |
| Mixtral 8x7B | 6bit（Q6_K） | 38GB | 実用 | 約16 tok/s補正済み |
| Codestral 22B | 8bit（Q8_0） | 25GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| Devstral Small 2 24B | 8bit（Q8_0） | 26GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Magistral Small 2509 | 8bit（Q8_0） | 26GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Devstral Small 2507 | 8bit（Q8_0） | 26GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Mistral Small 3.2 24B | 8bit（Q8_0） | 26GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-VL 32B | 6bit（Q6_K） | 28GB | 実用 | 約11 tok/s補正済み |
| AREX-2 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 実用 | 約11 tok/s補正済み |
| UI-Mate 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 実用 | 約11 tok/s補正済み |
| Fara1.5 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 実用 | 約11 tok/s補正済み |
| Qwen3.6 27B | 8bit（Q8_0） | 28GB | 実用 | 約11 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 27B | 8bit（Q8_0） | 28GB | 実用 | 約11 tok/s補正済み |
| Gemma 3 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 実用 | 約11 tok/s補正済み |
| Qwen3.8 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 実用 | 約10 tok/s補正済み |
| Muse-Glimmer 30B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 実用 | 約10 tok/s補正済み |
| Gemma-2-Llama-Swallow 27B | 8bit（Q8_0） | 30GB | 実用 | 約10 tok/s補正済み |
| Granite 4.2 30B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 実用 | 約9.5 tok/s補正済み |
| Gemma 4 31B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 実用 | 約9.2 tok/s補正済み |
| Olmo 3.1 32B | 8bit（Q8_0） | 35GB | 実用 | 約8.8 tok/s補正済み |
| EXAONE 4.0.1 32B | 8bit（Q8_0） | 34GB | 実用 | 約8.8 tok/s補正済み |
| Aya Expanse 32B | 8bit（Q8_0） | 35GB | 実用 | 約8.7 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約8.5 tok/s補正済み |
| ABEJA Qwen2.5 32B Japanese | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約8.5 tok/s補正済み |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約8.5 tok/s補正済み |
| ELYZA-Thinking-1.0 Qwen 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約8.5 tok/s補正済み |
| Qwen3 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約8.5 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約8.5 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B Japanese | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約8.5 tok/s補正済み |
| KARAKURI LM 32B Thinking | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約8.5 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-Coder 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約8.5 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約8.5 tok/s補正済み |
| LLM-jp-4 33B thinking | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約8.4 tok/s補正済み |
| Seed-OSS 36B | 8bit（Q8_0） | 39GB | 遅い | 約7.8 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 72B | 4bit（IQ4_XS） | 41GB | 遅い | 約7.5 tok/s補正済み |
| Command A 111B | 2bit（Q2_K） | 42GB | 遅い | 約7.2 tok/s補正済み |
| Shisa V2.1 Llama 3.3 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | 遅い | 約7.0 tok/s補正済み |
| Llama 3.3 Swallow 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | 遅い | 約7.0 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | 遅い | 約7.0 tok/s補正済み |
| Llama 3.3 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | 遅い | 約7.0 tok/s補正済み |
| Llama 3 Youko 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | 遅い | 約7.0 tok/s補正済み |
| Llama 3.1 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | 遅い | 約7.0 tok/s補正済み |
| Llama 3.1 70B Japanese | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | 遅い | 約7.0 tok/s補正済み |
| Devstral 2 123B | 2bit（Q2_K） | 48GB | 遅い | 約6.4 tok/s補正済み |
| Stockmark-2 100B | 3bit（Q3_K_M） | 48GB | 遅い | 約6.4 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 |
|---|---|---|---|
| gpt-oss-120b | 4bit（MXFP4） | 62GB | あと14GB |
| Mixtral 8x22B | 4bit（Q4_K_M） | 84GB | あと36GB |
| GPT-OSS-Swallow 120B | 4bit（Q4_K_M） | 85GB | あと37GB |
| Qwen3.8-Flash-Next | 4bit（IQ4_XS） | 91GB | あと43GB |
| Step-3.7-Flash | 4bit（Q4_K_M） | 118GB | あと70GB |
| DeepSeek-V4-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 132GB | あと84GB |
| MiniMax-M2.5 229B-A10B | 4bit（Q4_K_M） | 135GB | あと87GB |
| Qwen3 235B-A22B | 4bit（Q4_K_M） | 138GB | あと90GB |
| GLM-5.3-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 151GB | あと103GB |
| Inkling Small 264B | 4bit（Q4_K_M） | 157GB | あと109GB |
| MiMo-V2.6-Flash-RL | 4bit（MXFP4） | 161GB | あと113GB |
| ERNIE 4.5 300B-A47B | 4bit（Q4_K_M） | 175GB | あと127GB |
| Hy3 295B-A21B | 4bit（Q4_K_M） | 178GB | あと130GB |
| GLM-4.5 355B-A32B | 4bit（Q4_K_M） | 211GB | あと163GB |
| Qwen3.5 397B-A17B | 4bit（Q4_K_M） | 235GB | あと187GB |
| Llama 4 Maverick 17B-128E | 4bit（Q4_K_M） | 235GB | あと187GB |
| Qwen3-Coder 480B-A35B | 4bit（Q4_K_M） | 281GB | あと233GB |
| Kimi K2.6 | 2bit（IQ2_M） | 329GB | あと281GB |
| GLM-5.3 | 4bit（IQ4_XS） | 352GB | あと304GB |
| RakutenAI-3.0 671B-A37B | 4bit（Q4_K_M） | 390GB | あと342GB |
| Mistral Large 3 675B | 4bit（Q4_K_M） | 392GB | あと344GB |
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64GBに収まる11本です。
| モデル | 標準（4bit）だと | 落とすなら | 必要 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|
| Ling 3.0 flash | 75GB（あと27GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 45GB | 約96 tok/s補正済み |
| Devstral 2 123B | 75GB（あと27GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 48GB | 約6.4 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 122B-A10B | 74GB（あと26GB足りない） | 2bit（IQ2_M） | 38GB | 約56 tok/s補正済み |
| Mistral Small 4 119B | 72GB（あと24GB足りない） | 2bit（IQ2_M） | 37GB | 約83 tok/s補正済み |
| Laguna S 2.1 118B-A8B | 71GB（あと23GB足りない） | 2bit（IQ2_M） | 37GB | 約66 tok/s補正済み |
| Command A 111B | 66GB（あと18GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 42GB | 約7.2 tok/s補正済み |
| GLM-4.5-Air 106B-A12B | 72GB（あと24GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 45GB | 約32 tok/s補正済み |
| Llama 4 Scout 17B-16E | 65GB（あと17GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 40GB | 約26 tok/s補正済み |
| Stockmark-2 100B | 58GB（あと10GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 48GB | 約6.4 tok/s補正済み |
| Hunyuan-A13B 80B | 49GB（あと0.8GB足りない） | 4bit（IQ4_XS） | 43GB | 約24 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 72B | 48GB（あと0.5GB足りない） | 4bit（IQ4_XS） | 41GB | 約7.5 tok/s補正済み |
同じユニファイドメモリ64GBの機種の中での位置
当サイトにはユニファイドメモリ64GBの機種が9件あります。帯域幅は400GB/sで9機種中7番目。最速のApple M1 Ultra（64GB）（800GB/s）の約50%、最も遅いApple M4 Pro（64GB）（273GB/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183本で、その中で快適に動くのは127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 Max（64GB） / Apple M2 Max（64GB）。ユニファイドメモリ64GBと帯域幅400GB/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3機種は2021年から2023年まで2年の幅があり、Apple M3 Max（64GB）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は実効48GBに対して0.8GBしか余りません。読み込む前にXcodeやDockerを閉じ、コンテキストは既定の長さのまま使うのが前提になります。余白を取りたい日はQwen3.6 35B-A3BのQ8_0（推定56tok/s）へ切り替える。
80B級より軽く、長めの入力も渡しやすくなります。70B級は推定7tok/sで、1,000トークンの文章に2分20秒ほど。急がない翻訳や下書きを投げて席を外す使い方なら成り立ちます。80B級のファイルは1本で40GBを超えるので、内蔵SSDの空きも先に見ておきましょう。
買うときの見どころ
同じ64GBの中で見逃せないのが2023年のM2 Max（64GB）です。帯域幅は同じ400GB/sで、動く本数も174本で並び、Qwen3-Coder-Next 80B-A3Bの推定は93.2tok/sとこの機種とほとんど変わらない。
ローカルLLMの用途では世代差がほぼ出ない組み合わせです。中古なら、状態の良い個体が見つかった側を選んで構いません。M4 Pro（64GB）は273GB/sで遅い判定が35本に増えるので、世代が新しくても候補から外したい。
一段上のM3 Max（96GB）では10本増えてgpt-oss-120bが入りますが、帯域幅は300GB/sに下がります。
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8番目です。一段上のApple M3 Max（96GB）（ユニファイドメモリ96GB）にすると、4bit以上で動くモデルが10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（64GB） |
|---|---|---|
| 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（64GB） | 64GB | 800 GB/s | 140 |
| Apple M2 Ultra（64GB） | 64GB | 800 GB/s | 140 |
| Apple M5 Max（64GB） | 64GB | 614 GB/s | 141 |
| Apple M4 Max（64GB） | 64GB | 546 GB/s | 140 |
| Apple M1 Max（64GB） | 64GB | 400 GB/s | 126 |
| Apple M2 Max（64GB） | 64GB | 400 GB/s | 126 |
| Apple M5 Pro（64GB） | 64GB | 307 GB/s | 126 |
| Apple M4 Pro（64GB） | 64GB | 273 GB/s | 119 |
gpt-oss-120bが動くPC・Macに買い替えるなら
PR: 以下はAmazonアソシエイトの広告リンクを含みます。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。
ぴったりMac
Mac Studio M4 Max（メモリ128GB・SSD 2TB）
gpt-oss-120bやQwen3.5 122Bがメモリに収まり、帯域546GB/sで実用的な速さが出る。個人向けローカルLLMの本命
M4 Max・ユニファイドメモリ128GB・SSD 2TB ・ 目安 62〜72万円
要件を満たす中で最も手頃
余裕を持つならMac
Mac Studio M5 Ultra（メモリ256GB・SSD 2TB）
235B級のMoE型を1台で動かせる。帯域1.2TB/sはRTX 4090を上回る。個人で持てる上限
M5 Ultra（30コアCPU・64コアGPU）・ユニファイドメモリ256GB・SSD 2TB ・ 目安 167〜185万円
将来の用途拡張（大きなモデル・並列エージェント）に余裕
別の形ならデスクトップ（BTO）
GPUなし開発デスクトップ（メモリ32GB・SSD 1TB）
コーディングAI・データ分析・自動化のサーバ役。GPUは後から足せる
Ryzen 7 / Core i7 クラス・メモリ32GB・NVMe 1TB・電源650W以上（GPU増設余地） ・ 目安 12〜18万円
Windowsで同じ仕事をするなら
この機種の公開ベンチマーク（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（64GB）でローカルLLMは動く？
動きます。ユニファイドメモリ64GB（実効約48GB）に、収録204モデル中183本が収まります。日本語チャットならQwen-AgentWorld 35B-A3B（8bit（Q8_0））が推定約56 tok/sです。
Apple M3 Max（64GB）で動かないモデルは？
gpt-oss-120bは4bitで約62GB必要で、ユニファイドメモリがあと約14GB足りません。