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(96GB)

Apple M3 Max(96GB) で動くローカルLLM一覧(2026年10月)

121快適(20 tok/s以上)
37実用(8〜20 tok/s)
0メモリに一部を逃がせば動く
17動かない

編集部の見立て

120B級のMoEがノートに収まる容量です。gpt-oss-120bはMXFP4で必要61.6GB・推定50.5tok/s、GPT-OSS-Swallow 120BはIQ4_XSで64.3GB・48.4tok/s。帯域幅300GB/sでも、どちらも快適判定です。

Qwen3.5 122B-A10BもIQ4_XSなら58.5GBで推定29.3tok/s。4bitの標準的な量子化にするとあと2.1GB足りず、そちらは使えません。持ち運べる機種で100B級を常用したい人に向き、176.94BのQwen3.8-Flash-Nextはあと18.6GBで届かない。

まず試すなら: Qwen-AgentWorld 35B-A3B(8bit(Q8_0)・必要36GB・約45 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

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 270M8bit(Q8_0)0.8GB快適約800 tok/s補正済み
Qwen2.5 0.5B8bit(Q8_0)1.1GB快適約420 tok/s補正済み
Qwen3.5 0.8B8bit(Q8_0)1.4GB快適約280 tok/s補正済み
Gemma 3 1B8bit(Q8_0)1.6GB快適約230 tok/s補正済み
Sarashina2.2 0.5B8bit(Q8_0)1.8GB快適約220 tok/s補正済み
Qwen3 0.6B8bit(Q8_0)2.0GB快適約220 tok/s補正済み
LFM2.5 1.2B JP8bit(Q8_0)1.8GB快適約190 tok/s補正済み
Llama 3.2 1B8bit(Q8_0)2.0GB快適約170 tok/s補正済み
EXAONE 4.0 1.2B8bit(Q8_0)2.3GB快適約150 tok/s補正済み
TinySwallow 1.5B8bit(Q8_0)2.3GB快適約140 tok/s補正済み
RakutenAI-2.0 mini8bit(Q8_0)2.4GB快適約140 tok/s補正済み
Sarashina2.2 1B8bit(Q8_0)2.6GB快適約130 tok/s補正済み
Qwen2.5 1.5B8bit(Q8_0)2.5GB快適約120 tok/s補正済み
Qwen3.5 2B8bit(Q8_0)2.6GB快適約120 tok/s補正済み
Qwen3-VL 2B8bit(Q8_0)3.1GB快適約110 tok/s補正済み
Qwen3 1.7B8bit(Q8_0)3.1GB快適約110 tok/s補正済み
Ling 3.0 tiny8bit(Q8_0)8.7GB快適約100 tok/s補正済み
LFM2.5 8B-A1B8bit(Q8_0)9.2GB快適約90 tok/s補正済み
LLM-jp-3.1 1.8B8bit(Q8_0)3.9GB快適約88 tok/s補正済み
MiniCPM5 2B8bit(Q8_0)3.4GB快適約86 tok/s補正済み
LFM2.5 2.6B8bit(Q8_0)3.4GB快適約84 tok/s補正済み
LFM2.5-VL 3B8bit(Q8_0)3.4GB快適約84 tok/s補正済み
Gemma 2 Baku 2B8bit(Q8_0)3.8GB快適約79 tok/s補正済み
Qwen2.5-VL 3B8bit(Q8_0)3.9GB快適約72 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 3B8bit(Q8_0)3.9GB快適約72 tok/s補正済み
Qwen2.5 3B8bit(Q8_0)3.9GB快適約72 tok/s補正済み
SmolLM3 3B8bit(Q8_0)4.2GB快適約69 tok/s補正済み
gpt-oss-20b4bit(MXFP4)12GB快適約67 tok/s補正済み
Llama 3.2 3B8bit(Q8_0)4.7GB快適約63 tok/s補正済み
Ministral 3 3B8bit(Q8_0)4.8GB快適約60 tok/s補正済み
Granite 4.2 3B8bit(Q8_0)4.9GB快適約58 tok/s補正済み
LLM-jp-4 32B-A3B thinking5bit(Q5_K_M)24GB快適約58 tok/s補正済み
Sarashina2.2 3B8bit(Q8_0)5.2GB快適約58 tok/s補正済み
Gemma 3 4B8bit(Q8_0)4.7GB快適約58 tok/s補正済み
Qwen3-Next 80B-A3B6bit(Q6_K)64GB快適約57 tok/s補正済み
Qwen3-Coder-Next 80B-A3B6bit(Q6_K)64GB快適約57 tok/s補正済み
Nemotron 3 Nano 4B8bit(Q8_0)4.7GB快適約57 tok/s補正済み
Qwen3.5 4B8bit(Q8_0)5.0GB快適約53 tok/s補正済み
Phi-4-mini 3.8B8bit(Q8_0)5.4GB快適約53 tok/s補正済み
AREX-Turbo 4B8bit(Q8_0)5.1GB快適約53 tok/s補正済み
Fara1.5 4B8bit(Q8_0)5.1GB快適約53 tok/s補正済み
Ling 3.0 flash4bit(IQ4_XS)67GB快適約52 tok/s補正済み
Nanbeige4.2 3B8bit(Q8_0)5.4GB快適約51 tok/s補正済み
Gemma 3n E2B8bit(Q8_0)5.2GB快適約51 tok/s補正済み
gpt-oss-120b4bit(MXFP4)62GB快適約51 tok/s補正済み
Qwen3-VL 4B8bit(Q8_0)5.7GB快適約50 tok/s補正済み
Qwen3 4B8bit(Q8_0)5.7GB快適約50 tok/s補正済み
Gemma 4 E2B8bit(Q8_0)5.5GB快適約48 tok/s補正済み
AFM-4.5B8bit(Q8_0)5.8GB快適約47 tok/s補正済み
Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B8bit(Q8_0)33GB快適約46 tok/s補正済み
Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B8bit(Q8_0)33GB快適約46 tok/s補正済み
Kimi Linear 48B-A3B8bit(Q8_0)51GB快適約45 tok/s補正済み
GPT-OSS-Swallow 120B3bit(Q3_K_M)69GB快適約45 tok/s補正済み
Ornith 1.5 35B-A3B8bit(Q8_0)37GB快適約45 tok/s補正済み
Ornith 1.0 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約45 tok/s補正済み
Qwen-AgentWorld 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約45 tok/s補正済み
Qwen3.6 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約45 tok/s補正済み
Qwen3.5 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約45 tok/s補正済み
Llama-3-ELYZA-JP-8B4bit(Q4_K_M)6.2GB快適約45 tok/s補正済み
Holo4 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約45 tok/s補正済み
KAT-Coder-V2.5-Dev 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約45 tok/s補正済み
Laguna XS 2.1 33B-A3B8bit(Q8_0)35GB快適約43 tok/s補正済み
Phi-3.5-mini 3.8B8bit(Q8_0)7.4GB快適約43 tok/s補正済み
ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking8bit(Q8_0)23GB快適約43 tok/s補正済み
North Mini Code 1.08bit(Q8_0)32GB快適約43 tok/s補正済み
GLM-4.7-Flash 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約41 tok/s補正済み
Step-3.7-Flash2bit(IQ2_M)60GB快適約40 tok/s補正済み
Nex-N2.5-mini8bit(Q8_0)36GB快適約38 tok/s補正済み
Thomson 1.0 Small 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約38 tok/s補正済み
XYZ-Aquila mini 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約38 tok/s補正済み
Qwen3-Swallow 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約38 tok/s補正済み
Qwen3-VL 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約38 tok/s補正済み
Qwen3 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約38 tok/s補正済み
Qwen3-Coder 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約38 tok/s補正済み
GPT-OSS-Swallow 20B8bit(Q8_0)22GB快適約38 tok/s補正済み
BigBang v1 35B8bit(Q8_0)37GB快適約37 tok/s補正済み
CAT-Translate 7B6bit(Q6_K)7.4GB快適約37 tok/s補正済み
Mistral Small 4 119B4bit(Q4_K_M)72GB快適約35 tok/s補正済み
Shisa V2.1 Qwen3 8B6bit(Q6_K)8.1GB快適約34 tok/s補正済み
Gemma 4 26B-A4B8bit(Q8_0)27GB快適約33 tok/s補正済み
Granite 4.0 H-Tiny8bit(Q8_0)7.7GB快適約33 tok/s補正済み
Gemma 3n E4B8bit(Q8_0)7.7GB快適約33 tok/s補正済み
Falcon-H1R 7B8bit(Q8_0)8.6GB快適約30 tok/s補正済み
Mistral 7B v0.38bit(Q8_0)8.9GB快適約30 tok/s補正済み
Gemma 4 E4B8bit(Q8_0)8.6GB快適約30 tok/s補正済み
ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約30 tok/s補正済み
ABEJA Qwen2.5 7B Japanese8bit(Q8_0)8.7GB快適約30 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約30 tok/s補正済み
Qwen2.5-VL 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約30 tok/s補正済み
Qwen2.5 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約30 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約30 tok/s補正済み
Qwen3.5 122B-A10B4bit(IQ4_XS)58GB快適約29 tok/s補正済み
Hunyuan 7B8bit(Q8_0)9.2GB快適約29 tok/s補正済み
Tanuki-8B8bit(Q8_0)9.2GB快適約29 tok/s補正済み
Laguna S 2.1 118B-A8B4bit(Q4_K_M)71GB快適約28 tok/s補正済み
Command R7B8bit(Q8_0)9.3GB快適約28 tok/s補正済み
Llama 3.1 Swallow 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約27 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Llama 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約27 tok/s補正済み
Aya Expanse 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約27 tok/s補正済み
Llama 3 Youko 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約27 tok/s補正済み
Llama 3.1 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約27 tok/s補正済み
Apertus 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約27 tok/s補正済み
Qwen3-Swallow 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約26 tok/s補正済み
Qwen3-VL 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約26 tok/s補正済み
DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約26 tok/s補正済み
Qwen3 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約26 tok/s補正済み
Nemotron-Nano 9B v2 Japanese8bit(Q8_0)9.7GB快適約26 tok/s補正済み
Ministral 3 8B8bit(Q8_0)10GB快適約26 tok/s補正済み
MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約25 tok/s補正済み
Ornith 1.5 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約25 tok/s補正済み
UI-Mate 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約25 tok/s補正済み
UI-Venus-2 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約25 tok/s補正済み
Fara1.5 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約25 tok/s補正済み
Ornith 1.0 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約25 tok/s補正済み
LLM-jp-4 8B thinking8bit(Q8_0)10GB快適約25 tok/s補正済み
Qwen3.5 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約25 tok/s補正済み
Granite 4.2 8B8bit(Q8_0)11GB快適約25 tok/s補正済み
GLM-4.6V-Flash 9B8bit(Q8_0)10GB快適約24 tok/s補正済み
PLaMo 2 Translate8bit(Q8_0)10GB快適約24 tok/s補正済み
Gemma-2-Llama-Swallow 9B8bit(Q8_0)12GB快適約23 tok/s補正済み
Gemma 2 9B8bit(Q8_0)12GB快適約23 tok/s補正済み
Gemma 4 12B8bit(Q8_0)13GB実用約19 tok/s補正済み
Gemma 3 12B8bit(Q8_0)13GB実用約19 tok/s補正済み
Nemotron Nano 12B v28bit(Q8_0)13GB実用約19 tok/s補正済み
Mistral Nemo Japanese 12B8bit(Q8_0)14GB実用約18 tok/s補正済み
Mistral Nemo 12B8bit(Q8_0)14GB実用約18 tok/s補正済み
GLM-4.5-Air 106B-A12B4bit(Q4_K_M)72GB実用約17 tok/s補正済み
Ministral 3 14B8bit(Q8_0)16GB実用約16 tok/s補正済み
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B8bit(Q8_0)33GB実用約15 tok/s補正済み
ABEJA Qwen3 14B Agentic8bit(Q8_0)17GB実用約15 tok/s補正済み
Shisa V2.1 unphi4 14B8bit(Q8_0)17GB実用約15 tok/s補正済み
Qwen3 14B8bit(Q8_0)17GB実用約15 tok/s補正済み
Phi-4 14B8bit(Q8_0)17GB実用約15 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B8bit(Q8_0)17GB実用約15 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese8bit(Q8_0)17GB実用約15 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 14B8bit(Q8_0)17GB実用約15 tok/s補正済み
Qwen2.5 14B8bit(Q8_0)17GB実用約15 tok/s補正済み
LLM-jp-3.1 13B8bit(Q8_0)21GB実用約14 tok/s補正済み
Llama 4 Scout 17B-16E4bit(Q4_K_M)65GB実用約13 tok/s補正済み
Hunyuan-A13B 80B6bit(Q6_K)65GB実用約13 tok/s補正済み
RakutenAI-2.0 8x7B8bit(Q8_0)49GB実用約10 tok/s補正済み
Tanuki-8x8B8bit(Q8_0)49GB実用約10 tok/s補正済み
Mixtral 8x7B8bit(Q8_0)49GB実用約10 tok/s補正済み
Codestral 22B8bit(Q8_0)25GB実用約10 tok/s補正済み
Devstral Small 2 24B8bit(Q8_0)26GB実用約9.5 tok/s補正済み
Magistral Small 25098bit(Q8_0)26GB実用約9.5 tok/s補正済み
Devstral Small 25078bit(Q8_0)26GB実用約9.5 tok/s補正済み
Mistral Small 3.2 24B8bit(Q8_0)26GB実用約9.5 tok/s補正済み
Qwen2.5-VL 32B6bit(Q6_K)28GB実用約8.8 tok/s補正済み
AREX-2 27B8bit(Q8_0)29GB実用約8.5 tok/s補正済み
UI-Mate 27B8bit(Q8_0)29GB実用約8.5 tok/s補正済み
Fara1.5 27B8bit(Q8_0)29GB実用約8.5 tok/s補正済み
Qwen3.6 27B8bit(Q8_0)28GB実用約8.5 tok/s補正済み
Qwen3.5 27B8bit(Q8_0)28GB実用約8.5 tok/s補正済み
Qwen3.8 27B8bit(Q8_0)29GB実用約8.4 tok/s補正済み
Gemma 3 27B8bit(Q8_0)29GB実用約8.4 tok/s補正済み
Muse-Glimmer 30B8bit(Q8_0)29GB実用約8.3 tok/s補正済み
Gemma-2-Llama-Swallow 27B8bit(Q8_0)30GB実用約8.2 tok/s補正済み
Granite 4.2 30B8bit(Q8_0)32GB遅い約7.6 tok/s補正済み
Mixtral 8x22B3bit(Q3_K_M)67GB遅い約7.5 tok/s補正済み
Gemma 4 31B8bit(Q8_0)33GB遅い約7.4 tok/s補正済み
EXAONE 4.0.1 32B8bit(Q8_0)34GB遅い約7.1 tok/s補正済み
Olmo 3.1 32B8bit(Q8_0)35GB遅い約7.0 tok/s補正済み
Aya Expanse 32B8bit(Q8_0)35GB遅い約7.0 tok/s補正済み
LLM-jp-4 33B thinking8bit(Q8_0)36GB遅い約6.8 tok/s補正済み
Qwen3-VL 32B8bit(Q8_0)36GB遅い約6.8 tok/s補正済み
ABEJA Qwen2.5 32B Japanese8bit(Q8_0)36GB遅い約6.8 tok/s補正済み
ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 32B8bit(Q8_0)36GB遅い約6.8 tok/s補正済み
ELYZA-Thinking-1.0 Qwen 32B8bit(Q8_0)36GB遅い約6.8 tok/s補正済み
Qwen3 32B8bit(Q8_0)36GB遅い約6.8 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B8bit(Q8_0)36GB遅い約6.8 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B Japanese8bit(Q8_0)36GB遅い約6.8 tok/s補正済み
KARAKURI LM 32B Thinking8bit(Q8_0)36GB遅い約6.8 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 32B8bit(Q8_0)36GB遅い約6.8 tok/s補正済み
Qwen2.5 32B8bit(Q8_0)36GB遅い約6.8 tok/s補正済み
Seed-OSS 36B8bit(Q8_0)39GB遅い約6.2 tok/s補正済み
Llama 3 Youko 70B4bit(Q4_K_M)44GB遅い約5.6 tok/s補正済み
Llama 3.1 70B Japanese4bit(Q4_K_M)44GB遅い約5.6 tok/s補正済み
Llama 3.3 Swallow 70B5bit(Q5_K_M)51GB遅い約4.8 tok/s補正済み
Shisa V2.1 Llama 3.3 70B6bit(Q6_K)59GB遅い約4.1 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B6bit(Q6_K)59GB遅い約4.1 tok/s補正済み
Llama 3.3 70B6bit(Q6_K)59GB遅い約4.1 tok/s補正済み
Llama 3.1 70B6bit(Q6_K)59GB遅い約4.1 tok/s補正済み
Qwen2.5 72B6bit(Q6_K)65GB遅い約3.7 tok/s補正済み
Devstral 2 123B4bit(IQ4_XS)68GB遅い約3.6 tok/s補正済み
Command A 111B4bit(Q4_K_M)66GB遅い約3.6 tok/s補正済み
Stockmark-2 100B5bit(Q5_K_M)68GB遅い約3.5 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
Qwen3.8-Flash-Next4bit(IQ4_XS)91GBあと19GB
DeepSeek-V4-Flash4bit(IQ4_XS)132GBあと60GB
MiniMax-M2.5 229B-A10B4bit(Q4_K_M)135GBあと63GB
Qwen3 235B-A22B4bit(Q4_K_M)138GBあと66GB
GLM-5.3-Flash4bit(IQ4_XS)151GBあと79GB
Inkling Small 264B4bit(Q4_K_M)157GBあと85GB
MiMo-V2.6-Flash-RL4bit(MXFP4)161GBあと89GB
ERNIE 4.5 300B-A47B4bit(Q4_K_M)175GBあと103GB
Hy3 295B-A21B4bit(Q4_K_M)178GBあと106GB
GLM-4.5 355B-A32B4bit(Q4_K_M)211GBあと139GB
Qwen3.5 397B-A17B4bit(Q4_K_M)235GBあと163GB
Llama 4 Maverick 17B-128E4bit(Q4_K_M)235GBあと163GB
Qwen3-Coder 480B-A35B4bit(Q4_K_M)281GBあと209GB
Kimi K2.62bit(IQ2_M)329GBあと257GB
GLM-5.34bit(IQ4_XS)352GBあと280GB
RakutenAI-3.0 671B-A37B4bit(Q4_K_M)390GBあと318GB
Mistral Large 3 675B4bit(Q4_K_M)392GBあと320GB

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96GBに収まる6本です。

モデル標準(4bit)だと落とすなら必要推定速度
Step-3.7-Flash118GB(あと46GB足りない)2bit(IQ2_M)60GB約40 tok/s補正済み
Mixtral 8x22B84GB(あと12GB足りない)3bit(Q3_K_M)67GB約7.5 tok/s補正済み
Ling 3.0 flash75GB(あと3.3GB足りない)4bit(IQ4_XS)67GB約52 tok/s補正済み
Devstral 2 123B75GB(あと3.1GB足りない)4bit(IQ4_XS)68GB約3.6 tok/s補正済み
Qwen3.5 122B-A10B74GB(あと2.1GB足りない)4bit(IQ4_XS)58GB約29 tok/s補正済み
GPT-OSS-Swallow 120B85GB(あと13GB足りない)3bit(Q3_K_M)69GB約45 tok/s補正済み

同じユニファイドメモリ96GBの機種の中での位置

当サイトにはユニファイドメモリ96GBの機種が4件あります。帯域幅は300GB/sで、この容量では最も遅い部類です。最速のApple M5 Ultra(96GB)(1228GB/s)と比べると生成速度はおよそ24%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187本で、その中で快適に動くのは121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。

この機種は2023年の発売で、いま3年目です。

同じユニファイドメモリ96GBでも、これより新しい機種が2件あります(最新はApple M5 Ultra(96GB)・2026年)。動くモデルの数は変わらないので、選ぶ基準は価格と、ツールの対応がいつまで続くかになります。

この機種を実際に使うなら

gpt-oss-120bは配布元がMXFP4で出しているモデルなので、GGUFでもその形式をそのまま選ぶのが素直です。必要61.6GBなら実効72GBに10GBほど余り、長めのコンテキストも受け止められます。コードの設計相談はGLM-4.5-Air 106B-A12BをQ4_K_Mで動かし(推定16.9tok/s)、日々の書き換えはQwen3-Coder-Next 80B-A3BのQ6_K(推定57.3tok/s)と分けると、待ち時間が片寄りません。

日本語の長文ならGPT-OSS-Swallow 120B。電源につながないまま100B級を回し続けると、バッテリーの減りは目に見えて速くなります。

買うときの見どころ

同じ96GBで比べるべきはM3 Ultra(96GB)です。動く本数は184本で同じですが、帯域幅は800GB/sとこの機種の2.7倍で、gpt-oss-120bの推定は94.1tok/s。持ち歩く必要がないならMac Studioのほうが速い。

2023年のM2 Max(96GB)も400GB/sあり、Qwen3.5 122B-A10Bの推定は35.7tok/sとこちらの29.3tok/sを上回ります。M3 Maxの96GBは36GBと同じ帯域幅300GB/sの下位構成で、一段上の128GBにすると400GB/sに上がる。中古で探すときは容量とチップの構成を合わせて確かめましょう。

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9番目です。一段上のApple M3 Max(128GB)(ユニファイドメモリ128GB)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: 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(96GB)
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 M5 Ultra(96GB)96GB1228 GB/s164
Apple M3 Ultra(96GB)96GB800 GB/s140
Apple M2 Max(96GB)96GB400 GB/s127

今のPCで足りる人が買い足すなら

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。

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 = 19.54 tok/s / llama-7b Q8_0 = 34.3 tok/s / llama-7b Q4_0 = 56.58 tok/s。この値からメモリ帯域幅に対する実効係数(82%)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(96GB)でローカルLLMは動く?

動きます。ユニファイドメモリ96GB(実効約72GB)に、収録204モデル中187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45 tok/sです。

Apple M3 Max(96GB)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。