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Apple M3 Ultra(256GB) で動くローカルLLM一覧(2026年10月)

146快適(20 tok/s以上)
45実用(8〜20 tok/s)
0メモリに一部を逃がせば動く
4動かない

編集部の見立て

256GBで新しく入るのは200B超の大型MoEで、次の3本はいずれも快適判定です。DeepSeek-V4-FlashはIQ4_XSで必要132.3GB、推定39.3tok/s。GLM-5.3-FlashはIQ4_XSで推定30.9tok/s、Inkling Small 264BはQ5_K_Mまで上げても30.3tok/sが出ます。

届かないのはGLM-5.3(あと160.2GB)と、1兆パラメータ級のKimi K2.6です。200B超のMoEを手元に置く目的がないなら、128GB以下の構成で足ります。

まず試すなら: GPT-OSS-Swallow 120B(6bit(Q6_K)・必要120GB・約49 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 270M8bit(Q8_0)0.8GB快適約1490 tok/s補正済み
Qwen2.5 0.5B8bit(Q8_0)1.1GB快適約790 tok/s補正済み
Qwen3.5 0.8B8bit(Q8_0)1.4GB快適約520 tok/s補正済み
Gemma 3 1B8bit(Q8_0)1.6GB快適約420 tok/s補正済み
Sarashina2.2 0.5B8bit(Q8_0)1.8GB快適約420 tok/s補正済み
Qwen3 0.6B8bit(Q8_0)2.0GB快適約410 tok/s補正済み
LFM2.5 1.2B JP8bit(Q8_0)1.8GB快適約350 tok/s補正済み
Llama 3.2 1B8bit(Q8_0)2.0GB快適約310 tok/s補正済み
EXAONE 4.0 1.2B8bit(Q8_0)2.3GB快適約280 tok/s補正済み
TinySwallow 1.5B8bit(Q8_0)2.3GB快適約260 tok/s補正済み
RakutenAI-2.0 mini8bit(Q8_0)2.4GB快適約250 tok/s補正済み
Sarashina2.2 1B8bit(Q8_0)2.6GB快適約250 tok/s補正済み
Qwen2.5 1.5B8bit(Q8_0)2.5GB快適約230 tok/s補正済み
Qwen3.5 2B8bit(Q8_0)2.6GB快適約210 tok/s補正済み
Qwen3-VL 2B8bit(Q8_0)3.1GB快適約200 tok/s補正済み
Qwen3 1.7B8bit(Q8_0)3.1GB快適約200 tok/s補正済み
Ling 3.0 tiny8bit(Q8_0)8.7GB快適約190 tok/s補正済み
LFM2.5 8B-A1B8bit(Q8_0)9.2GB快適約170 tok/s補正済み
LLM-jp-3.1 1.8B8bit(Q8_0)3.9GB快適約160 tok/s補正済み
MiniCPM5 2B8bit(Q8_0)3.4GB快適約160 tok/s補正済み
LFM2.5 2.6B8bit(Q8_0)3.4GB快適約160 tok/s補正済み
LFM2.5-VL 3B8bit(Q8_0)3.4GB快適約160 tok/s補正済み
Gemma 2 Baku 2B8bit(Q8_0)3.8GB快適約150 tok/s補正済み
Qwen2.5-VL 3B8bit(Q8_0)3.9GB快適約130 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 3B8bit(Q8_0)3.9GB快適約130 tok/s補正済み
Qwen2.5 3B8bit(Q8_0)3.9GB快適約130 tok/s補正済み
SmolLM3 3B8bit(Q8_0)4.2GB快適約130 tok/s補正済み
gpt-oss-20b4bit(MXFP4)12GB快適約130 tok/s補正済み
Llama 3.2 3B8bit(Q8_0)4.7GB快適約120 tok/s補正済み
Ministral 3 3B8bit(Q8_0)4.8GB快適約110 tok/s補正済み
Granite 4.2 3B8bit(Q8_0)4.9GB快適約110 tok/s補正済み
Sarashina2.2 3B8bit(Q8_0)5.2GB快適約110 tok/s補正済み
LLM-jp-4 32B-A3B thinking5bit(Q5_K_M)24GB快適約110 tok/s補正済み
Gemma 3 4B8bit(Q8_0)4.7GB快適約110 tok/s補正済み
Nemotron 3 Nano 4B8bit(Q8_0)4.7GB快適約110 tok/s補正済み
Qwen3.5 4B8bit(Q8_0)5.0GB快適約99 tok/s補正済み
Phi-4-mini 3.8B8bit(Q8_0)5.4GB快適約99 tok/s補正済み
AREX-Turbo 4B8bit(Q8_0)5.1GB快適約99 tok/s補正済み
Fara1.5 4B8bit(Q8_0)5.1GB快適約99 tok/s補正済み
Nanbeige4.2 3B8bit(Q8_0)5.4GB快適約95 tok/s補正済み
Gemma 3n E2B8bit(Q8_0)5.2GB快適約94 tok/s補正済み
gpt-oss-120b4bit(MXFP4)62GB快適約94 tok/s補正済み
Qwen3-VL 4B8bit(Q8_0)5.7GB快適約94 tok/s補正済み
Qwen3 4B8bit(Q8_0)5.7GB快適約94 tok/s補正済み
Gemma 4 E2B8bit(Q8_0)5.5GB快適約90 tok/s補正済み
AFM-4.5B8bit(Q8_0)5.8GB快適約88 tok/s補正済み
Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B8bit(Q8_0)33GB快適約85 tok/s補正済み
Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B8bit(Q8_0)33GB快適約85 tok/s補正済み
Kimi Linear 48B-A3B8bit(Q8_0)51GB快適約84 tok/s補正済み
Llama-3-ELYZA-JP-8B4bit(Q4_K_M)6.2GB快適約84 tok/s補正済み
Holo4 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約84 tok/s補正済み
Ornith 1.5 35B-A3B8bit(Q8_0)37GB快適約84 tok/s補正済み
KAT-Coder-V2.5-Dev 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約84 tok/s補正済み
Ornith 1.0 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約84 tok/s補正済み
Qwen-AgentWorld 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約84 tok/s補正済み
Qwen3.6 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約84 tok/s補正済み
Qwen3.5 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約84 tok/s補正済み
Qwen3-Coder-Next 80B-A3B8bit(Q8_0)82GB快適約83 tok/s補正済み
Qwen3-Next 80B-A3B8bit(Q8_0)82GB快適約83 tok/s補正済み
Laguna XS 2.1 33B-A3B8bit(Q8_0)35GB快適約81 tok/s補正済み
Phi-3.5-mini 3.8B8bit(Q8_0)7.4GB快適約81 tok/s補正済み
ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking8bit(Q8_0)23GB快適約80 tok/s補正済み
North Mini Code 1.08bit(Q8_0)32GB快適約80 tok/s補正済み
GLM-4.7-Flash 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約76 tok/s補正済み
Nex-N2.5-mini8bit(Q8_0)36GB快適約71 tok/s補正済み
Thomson 1.0 Small 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約71 tok/s補正済み
XYZ-Aquila mini 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約71 tok/s補正済み
Qwen3-Swallow 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約70 tok/s補正済み
Qwen3-VL 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約70 tok/s補正済み
Qwen3 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約70 tok/s補正済み
Qwen3-Coder 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約70 tok/s補正済み
GPT-OSS-Swallow 20B8bit(Q8_0)22GB快適約70 tok/s補正済み
BigBang v1 35B8bit(Q8_0)37GB快適約69 tok/s補正済み
CAT-Translate 7B6bit(Q6_K)7.4GB快適約69 tok/s補正済み
Shisa V2.1 Qwen3 8B6bit(Q6_K)8.1GB快適約63 tok/s補正済み
Gemma 4 26B-A4B8bit(Q8_0)27GB快適約62 tok/s補正済み
Granite 4.0 H-Tiny8bit(Q8_0)7.7GB快適約62 tok/s補正済み
Gemma 3n E4B8bit(Q8_0)7.7GB快適約62 tok/s補正済み
Mistral 7B v0.38bit(Q8_0)8.9GB快適約56 tok/s補正済み
Falcon-H1R 7B8bit(Q8_0)8.6GB快適約56 tok/s補正済み
Gemma 4 E4B8bit(Q8_0)8.6GB快適約55 tok/s補正済み
ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約55 tok/s補正済み
ABEJA Qwen2.5 7B Japanese8bit(Q8_0)8.7GB快適約55 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約55 tok/s補正済み
Qwen2.5-VL 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約55 tok/s補正済み
Qwen2.5 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約55 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約55 tok/s補正済み
Hunyuan 7B8bit(Q8_0)9.2GB快適約54 tok/s補正済み
Tanuki-8B8bit(Q8_0)9.2GB快適約54 tok/s補正済み
Command R7B8bit(Q8_0)9.3GB快適約52 tok/s補正済み
Llama 3.1 Swallow 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約50 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Llama 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約50 tok/s補正済み
Aya Expanse 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約50 tok/s補正済み
Llama 3 Youko 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約50 tok/s補正済み
Llama 3.1 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約50 tok/s補正済み
Apertus 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約50 tok/s補正済み
Ling 3.0 flash8bit(Q8_0)131GB快適約50 tok/s補正済み
GPT-OSS-Swallow 120B6bit(Q6_K)120GB快適約49 tok/s補正済み
Qwen3-Swallow 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約49 tok/s補正済み
Qwen3-VL 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約49 tok/s補正済み
DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約49 tok/s補正済み
Qwen3 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約49 tok/s補正済み
Nemotron-Nano 9B v2 Japanese8bit(Q8_0)9.7GB快適約48 tok/s補正済み
Ministral 3 8B8bit(Q8_0)10GB快適約48 tok/s補正済み
Ornith 1.0 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約47 tok/s補正済み
LLM-jp-4 8B thinking8bit(Q8_0)10GB快適約47 tok/s補正済み
Qwen3.5 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約47 tok/s補正済み
MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約47 tok/s補正済み
Ornith 1.5 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約47 tok/s補正済み
UI-Mate 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約47 tok/s補正済み
UI-Venus-2 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約47 tok/s補正済み
Fara1.5 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約47 tok/s補正済み
Granite 4.2 8B8bit(Q8_0)11GB快適約46 tok/s補正済み
GLM-4.6V-Flash 9B8bit(Q8_0)10GB快適約45 tok/s補正済み
PLaMo 2 Translate8bit(Q8_0)10GB快適約45 tok/s補正済み
Qwen3.8-Flash-Next8bit(Q8_0)181GB快適約42 tok/s補正済み
Gemma-2-Llama-Swallow 9B8bit(Q8_0)12GB快適約42 tok/s補正済み
Gemma 2 9B8bit(Q8_0)12GB快適約42 tok/s補正済み
DeepSeek-V4-Flash4bit(IQ4_XS)132GB快適約39 tok/s補正済み
Mistral Small 4 119B8bit(Q8_0)122GB快適約39 tok/s補正済み
Gemma 4 12B8bit(Q8_0)13GB快適約36 tok/s補正済み
Gemma 3 12B8bit(Q8_0)13GB快適約35 tok/s補正済み
Nemotron Nano 12B v28bit(Q8_0)13GB快適約35 tok/s補正済み
Mistral Nemo Japanese 12B8bit(Q8_0)14GB快適約33 tok/s補正済み
Mistral Nemo 12B8bit(Q8_0)14GB快適約33 tok/s補正済み
MiMo-V2.6-Flash-RL4bit(MXFP4)161GB快適約33 tok/s補正済み
Qwen3.5 397B-A17B4bit(IQ4_XS)183GB快適約33 tok/s補正済み
Laguna S 2.1 118B-A8B8bit(Q8_0)121GB快適約31 tok/s補正済み
GLM-5.3-Flash4bit(IQ4_XS)151GB快適約31 tok/s補正済み
Llama 4 Maverick 17B-128E3bit(Q3_K_M)185GB快適約31 tok/s補正済み
Ministral 3 14B8bit(Q8_0)16GB快適約31 tok/s補正済み
Inkling Small 264B5bit(Q5_K_M)189GB快適約30 tok/s補正済み
MiniMax-M2.5 229B-A10B6bit(Q6_K)183GB快適約30 tok/s補正済み
Step-3.7-Flash6bit(Q6_K)158GB快適約29 tok/s補正済み
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B8bit(Q8_0)33GB快適約29 tok/s補正済み
ABEJA Qwen3 14B Agentic8bit(Q8_0)17GB快適約28 tok/s補正済み
Qwen3 14B8bit(Q8_0)17GB快適約28 tok/s補正済み
Shisa V2.1 unphi4 14B8bit(Q8_0)17GB快適約28 tok/s補正済み
Phi-4 14B8bit(Q8_0)17GB快適約28 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B8bit(Q8_0)17GB快適約28 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese8bit(Q8_0)17GB快適約28 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 14B8bit(Q8_0)17GB快適約28 tok/s補正済み
Qwen2.5 14B8bit(Q8_0)17GB快適約28 tok/s補正済み
Qwen3.5 122B-A10B8bit(Q8_0)125GB快適約26 tok/s補正済み
LLM-jp-3.1 13B8bit(Q8_0)21GB快適約26 tok/s補正済み
GLM-4.5-Air 106B-A12B8bit(Q8_0)115GB快適約20 tok/s補正済み
Qwen3-Coder 480B-A35B2bit(Q2_K)170GB実用約20 tok/s補正済み
Hy3 295B-A21B4bit(Q4_K_M)178GB実用約19 tok/s補正済み
Hunyuan-A13B 80B8bit(Q8_0)83GB実用約19 tok/s補正済み
RakutenAI-2.0 8x7B8bit(Q8_0)49GB実用約19 tok/s補正済み
Tanuki-8x8B8bit(Q8_0)49GB実用約19 tok/s補正済み
Mixtral 8x7B8bit(Q8_0)49GB実用約19 tok/s補正済み
Codestral 22B8bit(Q8_0)25GB実用約19 tok/s補正済み
Devstral Small 2 24B8bit(Q8_0)26GB実用約18 tok/s補正済み
Magistral Small 25098bit(Q8_0)26GB実用約18 tok/s補正済み
Devstral Small 25078bit(Q8_0)26GB実用約18 tok/s補正済み
Mistral Small 3.2 24B8bit(Q8_0)26GB実用約18 tok/s補正済み
Qwen2.5-VL 32B6bit(Q6_K)28GB実用約16 tok/s補正済み
Qwen3.6 27B8bit(Q8_0)28GB実用約16 tok/s補正済み
Qwen3.5 27B8bit(Q8_0)28GB実用約16 tok/s補正済み
AREX-2 27B8bit(Q8_0)29GB実用約16 tok/s補正済み
UI-Mate 27B8bit(Q8_0)29GB実用約16 tok/s補正済み
Fara1.5 27B8bit(Q8_0)29GB実用約16 tok/s補正済み
Qwen3.8 27B8bit(Q8_0)29GB実用約16 tok/s補正済み
Gemma 3 27B8bit(Q8_0)29GB実用約16 tok/s補正済み
Muse-Glimmer 30B8bit(Q8_0)29GB実用約15 tok/s補正済み
Gemma-2-Llama-Swallow 27B8bit(Q8_0)30GB実用約15 tok/s補正済み
GLM-4.5 355B-A32B4bit(IQ4_XS)187GB実用約15 tok/s補正済み
Llama 4 Scout 17B-16E8bit(Q8_0)112GB実用約15 tok/s補正済み
Qwen3 235B-A22B6bit(Q6_K)187GB実用約15 tok/s補正済み
Granite 4.2 30B8bit(Q8_0)32GB実用約14 tok/s補正済み
Gemma 4 31B8bit(Q8_0)33GB実用約14 tok/s補正済み
EXAONE 4.0.1 32B8bit(Q8_0)34GB実用約13 tok/s補正済み
Olmo 3.1 32B8bit(Q8_0)35GB実用約13 tok/s補正済み
Aya Expanse 32B8bit(Q8_0)35GB実用約13 tok/s補正済み
Qwen3-VL 32B8bit(Q8_0)36GB実用約13 tok/s補正済み
ABEJA Qwen2.5 32B Japanese8bit(Q8_0)36GB実用約13 tok/s補正済み
ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 32B8bit(Q8_0)36GB実用約13 tok/s補正済み
ELYZA-Thinking-1.0 Qwen 32B8bit(Q8_0)36GB実用約13 tok/s補正済み
Qwen3 32B8bit(Q8_0)36GB実用約13 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B8bit(Q8_0)36GB実用約13 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B Japanese8bit(Q8_0)36GB実用約13 tok/s補正済み
KARAKURI LM 32B Thinking8bit(Q8_0)36GB実用約13 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 32B8bit(Q8_0)36GB実用約13 tok/s補正済み
Qwen2.5 32B8bit(Q8_0)36GB実用約13 tok/s補正済み
LLM-jp-4 33B thinking8bit(Q8_0)36GB実用約13 tok/s補正済み
Seed-OSS 36B8bit(Q8_0)39GB実用約12 tok/s補正済み
Llama 3 Youko 70B4bit(Q4_K_M)44GB実用約10 tok/s補正済み
Llama 3.1 70B Japanese4bit(Q4_K_M)44GB実用約10 tok/s補正済み
ERNIE 4.5 300B-A47B4bit(Q4_K_M)175GB実用約9.4 tok/s補正済み
Llama 3.3 Swallow 70B5bit(Q5_K_M)51GB実用約8.9 tok/s補正済み
Shisa V2.1 Llama 3.3 70B6bit(Q6_K)59GB遅い約7.7 tok/s補正済み
Mixtral 8x22B8bit(Q8_0)146GB遅い約6.5 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B8bit(Q8_0)75GB遅い約6.0 tok/s補正済み
Llama 3.3 70B8bit(Q8_0)75GB遅い約6.0 tok/s補正済み
Llama 3.1 70B8bit(Q8_0)75GB遅い約6.0 tok/s補正済み
Qwen2.5 72B8bit(Q8_0)77GB遅い約5.8 tok/s補正済み
Stockmark-2 100B8bit(Q8_0)101GB遅い約4.4 tok/s補正済み
Command A 111B8bit(Q8_0)115GB遅い約3.9 tok/s補正済み
Devstral 2 123B8bit(Q8_0)131GB遅い約3.4 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
Kimi K2.62bit(IQ2_M)329GBあと137GB
GLM-5.34bit(IQ4_XS)352GBあと160GB
RakutenAI-3.0 671B-A37B4bit(Q4_K_M)390GBあと198GB
Mistral Large 3 675B4bit(Q4_K_M)392GBあと200GB

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256GBに収まる4本です。

モデル標準(4bit)だと落とすなら必要推定速度
Qwen3-Coder 480B-A35B281GB(あと89GB足りない)2bit(Q2_K)170GB約20 tok/s補正済み
Llama 4 Maverick 17B-128E235GB(あと43GB足りない)3bit(Q3_K_M)185GB約31 tok/s補正済み
Qwen3.5 397B-A17B235GB(あと43GB足りない)4bit(IQ4_XS)183GB約33 tok/s補正済み
GLM-4.5 355B-A32B211GB(あと19GB足りない)4bit(IQ4_XS)187GB約15 tok/s補正済み

同じユニファイドメモリ256GBの機種の中での位置

当サイトにはユニファイドメモリ256GBの機種が2件あります。帯域幅は800GB/sで、この容量では最も遅い部類です。最速のApple M5 Ultra(256GB)(1228GB/s)と比べると生成速度はおよそ65%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200本で、その中で快適に動くのは146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2025年の発売で、いま1年目です。

同じユニファイドメモリ256GBでも、これより新しい機種が1件あります(最新はApple M5 Ultra(256GB)・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

DeepSeek-V4-FlashのIQ4_XSを読み込んでも、実効192GBには59.7GBの余りがあります。この余白は長いコンテキストに回すか、Qwen3.6 35B-A3Bのような中型モデルをもう1本並べて置くかに使える。ただし2本に同時に生成させると、帯域幅を分け合って両方の速度が下がります。

コードの常駐はQwen3-Coder-Next 80B-A3BのQ8_0(推定83.4tok/s)、込み入った設計はGLM-4.5-Air 106B-A12BのQ8_0(推定20.3tok/s)。Inkling Small 264BのQ5_K_Mは188.9GBで実効192GBをほぼ使い切るため、長い入力の日はIQ4_XSに落とします。

130GB級のファイルは、ダウンロードだけでも回線次第で長く待つことになります。

買うときの見どころ

一段上の512GBにしても、4bit以上で増えるのは5本で、GLM-5.3が入るだけです。そのGLM-5.3も推定1.3tok/sで、容量を倍にする見返りとしては薄い。256GBと512GBで迷うなら、256GBで止めて差額を内蔵SSDの容量に回すほうが使い道があります。

必要量で数えると、DeepSeek-V4-Flash・GLM-5.3-Flash・Inkling Small 264Bの3本だけで470GBを超える計算です。同じ256GBの比較相手は2026年のM5 Ultra(256GB)で、帯域幅は1228GB/s。GLM-5.3-Flashの推定は30.9tok/sから47.4tok/sへ伸びますが、この機種でもすでに快適判定なので、差額に見合うかは使う頻度次第です。

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12番目です。一段上のApple M3 Ultra(512GB)(ユニファイドメモリ512GB)にすると、4bit以上で動くモデルが5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(256GB)
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(256GB)256GB1228 GB/s175

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この機種の公開ベンチマーク(出典)

✅ M3 Ultra 3 の llama.cpp 公開ベンチマーク(GitHub Discussion): llama-7b F16 = 39.78 tok/s / llama-7b Q8_0 = 63.93 tok/s / llama-7b Q4_0 = 92.14 tok/s。この値からメモリ帯域幅に対する実効係数(57%)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 Ultra(256GB)でローカルLLMは動く?

動きます。ユニファイドメモリ256GB(実効約192GB)に、収録204モデル中200本が収まります。日本語チャットならGPT-OSS-Swallow 120B(6bit(Q6_K))が推定約49 tok/sです。

Apple M3 Ultra(256GB)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。