Apple M3 Ultra（512GB） で動くローカルLLM一覧（2026年10月）
144快適（20 tok/s以上）
48実用（8〜20 tok/s）
0メモリに一部を逃がせば動く
0動かない
編集部の見立て
DBの204本のうち4bit以上で収まらないのはKimi K2.6だけという、M3世代で唯一の構成です。ただし収まることと使えることは別。最大のGLM-5.3はIQ4_XSで必要352.2GB、推定1.3tok/sで、実用の判定から外れます。GLM-5.3-FlashはQ8_0（327.8GB）まで上げられ、推定14.3tok/sの実用判定。
速さを取る大型はDeepSeek-V4-Flash（推定39.3tok/s）で、これは256GBでも同じ数字です。512GBが要るのは、700B級を試す研究用途、320B級を8bitで持つ使い方、大型モデルを何本も常駐させる運用のどれかです。
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 270M | 8bit（Q8_0） | 0.8GB | 快適 | 約1490 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.1GB | 快適 | 約790 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 0.8B | 8bit（Q8_0） | 1.4GB | 快適 | 約520 tok/s補正済み |
| Gemma 3 1B | 8bit（Q8_0） | 1.6GB | 快適 | 約420 tok/s補正済み |
| Sarashina2.2 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 快適 | 約420 tok/s補正済み |
| Qwen3 0.6B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 快適 | 約410 tok/s補正済み |
| LFM2.5 1.2B JP | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 快適 | 約350 tok/s補正済み |
| Llama 3.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 快適 | 約310 tok/s補正済み |
| EXAONE 4.0 1.2B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 快適 | 約280 tok/s補正済み |
| TinySwallow 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 快適 | 約260 tok/s補正済み |
| RakutenAI-2.0 mini | 8bit（Q8_0） | 2.4GB | 快適 | 約250 tok/s補正済み |
| Sarashina2.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 快適 | 約250 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.5GB | 快適 | 約230 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 2B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 快適 | 約210 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 2B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 快適 | 約200 tok/s補正済み |
| Qwen3 1.7B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 快適 | 約200 tok/s補正済み |
| Ling 3.0 tiny | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約190 tok/s補正済み |
| LFM2.5 8B-A1B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 快適 | 約170 tok/s補正済み |
| LLM-jp-3.1 1.8B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約160 tok/s補正済み |
| MiniCPM5 2B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 快適 | 約160 tok/s補正済み |
| LFM2.5 2.6B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 快適 | 約160 tok/s補正済み |
| LFM2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 快適 | 約160 tok/s補正済み |
| Gemma 2 Baku 2B | 8bit（Q8_0） | 3.8GB | 快適 | 約150 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約130 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-Coder 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約130 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約130 tok/s補正済み |
| SmolLM3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.2GB | 快適 | 約130 tok/s補正済み |
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | 快適 | 約130 tok/s補正済み |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約120 tok/s補正済み |
| Ministral 3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.8GB | 快適 | 約110 tok/s補正済み |
| Granite 4.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.9GB | 快適 | 約110 tok/s補正済み |
| Sarashina2.2 3B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 快適 | 約110 tok/s補正済み |
| LLM-jp-4 32B-A3B thinking | 5bit（Q5_K_M） | 24GB | 快適 | 約110 tok/s補正済み |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約110 tok/s補正済み |
| Nemotron 3 Nano 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約110 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.0GB | 快適 | 約99 tok/s補正済み |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 快適 | 約99 tok/s補正済み |
| AREX-Turbo 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 快適 | 約99 tok/s補正済み |
| Fara1.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 快適 | 約99 tok/s補正済み |
| Nanbeige4.2 3B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 快適 | 約95 tok/s補正済み |
| Gemma 3n E2B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 快適 | 約94 tok/s補正済み |
| gpt-oss-120b | 4bit（MXFP4） | 62GB | 快適 | 約94 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 快適 | 約94 tok/s補正済み |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 快適 | 約94 tok/s補正済み |
| Gemma 4 E2B | 8bit（Q8_0） | 5.5GB | 快適 | 約90 tok/s補正済み |
| AFM-4.5B | 8bit（Q8_0） | 5.8GB | 快適 | 約88 tok/s補正済み |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 快適 | 約85 tok/s補正済み |
| Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 快適 | 約85 tok/s補正済み |
| Kimi Linear 48B-A3B | 8bit（Q8_0） | 51GB | 快適 | 約84 tok/s補正済み |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 快適 | 約84 tok/s補正済み |
| Holo4 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約84 tok/s補正済み |
| Ornith 1.5 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 37GB | 快適 | 約84 tok/s補正済み |
| KAT-Coder-V2.5-Dev 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約84 tok/s補正済み |
| Ornith 1.0 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約84 tok/s補正済み |
| Qwen-AgentWorld 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約84 tok/s補正済み |
| Qwen3.6 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約84 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約84 tok/s補正済み |
| Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | 8bit（Q8_0） | 82GB | 快適 | 約83 tok/s補正済み |
| Qwen3-Next 80B-A3B | 8bit（Q8_0） | 82GB | 快適 | 約83 tok/s補正済み |
| Laguna XS 2.1 33B-A3B | 8bit（Q8_0） | 35GB | 快適 | 約81 tok/s補正済み |
| Phi-3.5-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 7.4GB | 快適 | 約81 tok/s補正済み |
| ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | 8bit（Q8_0） | 23GB | 快適 | 約80 tok/s補正済み |
| North Mini Code 1.0 | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約80 tok/s補正済み |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約76 tok/s補正済み |
| Nex-N2.5-mini | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約71 tok/s補正済み |
| Thomson 1.0 Small 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約71 tok/s補正済み |
| XYZ-Aquila mini 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約71 tok/s補正済み |
| Qwen3-Swallow 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約70 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約70 tok/s補正済み |
| Qwen3 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約70 tok/s補正済み |
| Qwen3-Coder 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約70 tok/s補正済み |
| GPT-OSS-Swallow 20B | 8bit（Q8_0） | 22GB | 快適 | 約70 tok/s補正済み |
| BigBang v1 35B | 8bit（Q8_0） | 37GB | 快適 | 約69 tok/s補正済み |
| CAT-Translate 7B | 6bit（Q6_K） | 7.4GB | 快適 | 約69 tok/s補正済み |
| Shisa V2.1 Qwen3 8B | 6bit（Q6_K） | 8.1GB | 快適 | 約63 tok/s補正済み |
| Gemma 4 26B-A4B | 8bit（Q8_0） | 27GB | 快適 | 約62 tok/s補正済み |
| Granite 4.0 H-Tiny | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 快適 | 約62 tok/s補正済み |
| Gemma 3n E4B | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 快適 | 約62 tok/s補正済み |
| Mistral 7B v0.3 | 8bit（Q8_0） | 8.9GB | 快適 | 約56 tok/s補正済み |
| Falcon-H1R 7B | 8bit（Q8_0） | 8.6GB | 快適 | 約56 tok/s補正済み |
| Gemma 4 E4B | 8bit（Q8_0） | 8.6GB | 快適 | 約55 tok/s補正済み |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約55 tok/s補正済み |
| ABEJA Qwen2.5 7B Japanese | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約55 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約55 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-VL 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約55 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約55 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-Coder 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約55 tok/s補正済み |
| Hunyuan 7B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 快適 | 約54 tok/s補正済み |
| Tanuki-8B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 快適 | 約54 tok/s補正済み |
| Command R7B | 8bit（Q8_0） | 9.3GB | 快適 | 約52 tok/s補正済み |
| Llama 3.1 Swallow 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約50 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約50 tok/s補正済み |
| Aya Expanse 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約50 tok/s補正済み |
| Llama 3 Youko 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約50 tok/s補正済み |
| Llama 3.1 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約50 tok/s補正済み |
| Apertus 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約50 tok/s補正済み |
| Ling 3.0 flash | 8bit（Q8_0） | 131GB | 快適 | 約50 tok/s補正済み |
| GPT-OSS-Swallow 120B | 6bit（Q6_K） | 120GB | 快適 | 約49 tok/s補正済み |
| Qwen3-Swallow 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約49 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約49 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約49 tok/s補正済み |
| Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約49 tok/s補正済み |
| Nemotron-Nano 9B v2 Japanese | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約48 tok/s補正済み |
| Ministral 3 8B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 快適 | 約48 tok/s補正済み |
| Ornith 1.0 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約47 tok/s補正済み |
| LLM-jp-4 8B thinking | 8bit（Q8_0） | 10GB | 快適 | 約47 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約47 tok/s補正済み |
| MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約47 tok/s補正済み |
| Ornith 1.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約47 tok/s補正済み |
| UI-Mate 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約47 tok/s補正済み |
| UI-Venus-2 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約47 tok/s補正済み |
| Fara1.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約47 tok/s補正済み |
| Granite 4.2 8B | 8bit（Q8_0） | 11GB | 快適 | 約46 tok/s補正済み |
| GLM-4.6V-Flash 9B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 快適 | 約45 tok/s補正済み |
| PLaMo 2 Translate | 8bit（Q8_0） | 10GB | 快適 | 約45 tok/s補正済み |
| Qwen3.8-Flash-Next | 8bit（Q8_0） | 181GB | 快適 | 約42 tok/s補正済み |
| Gemma-2-Llama-Swallow 9B | 8bit（Q8_0） | 12GB | 快適 | 約42 tok/s補正済み |
| Gemma 2 9B | 8bit（Q8_0） | 12GB | 快適 | 約42 tok/s補正済み |
| DeepSeek-V4-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 132GB | 快適 | 約39 tok/s補正済み |
| Mistral Small 4 119B | 8bit（Q8_0） | 122GB | 快適 | 約39 tok/s補正済み |
| Gemma 4 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 快適 | 約36 tok/s補正済み |
| Gemma 3 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 快適 | 約35 tok/s補正済み |
| Nemotron Nano 12B v2 | 8bit（Q8_0） | 13GB | 快適 | 約35 tok/s補正済み |
| Mistral Nemo Japanese 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 快適 | 約33 tok/s補正済み |
| Mistral Nemo 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 快適 | 約33 tok/s補正済み |
| MiMo-V2.6-Flash-RL | 4bit（MXFP4） | 161GB | 快適 | 約33 tok/s補正済み |
| Laguna S 2.1 118B-A8B | 8bit（Q8_0） | 121GB | 快適 | 約31 tok/s補正済み |
| Ministral 3 14B | 8bit（Q8_0） | 16GB | 快適 | 約31 tok/s補正済み |
| Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 快適 | 約29 tok/s補正済み |
| ABEJA Qwen3 14B Agentic | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約28 tok/s補正済み |
| Qwen3 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約28 tok/s補正済み |
| Shisa V2.1 unphi4 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約28 tok/s補正済み |
| Phi-4 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約28 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約28 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約28 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-Coder 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約28 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約28 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 122B-A10B | 8bit（Q8_0） | 125GB | 快適 | 約26 tok/s補正済み |
| LLM-jp-3.1 13B | 8bit（Q8_0） | 21GB | 快適 | 約26 tok/s補正済み |
| Kimi K2.6 | 2bit（Q2_K） | 345GB | 快適 | 約24 tok/s補正済み |
| MiniMax-M2.5 229B-A10B | 8bit（Q8_0） | 236GB | 快適 | 約24 tok/s補正済み |
| Step-3.7-Flash | 8bit（Q8_0） | 202GB | 快適 | 約23 tok/s補正済み |
| Inkling Small 264B | 8bit（Q8_0） | 270GB | 快適 | 約21 tok/s補正済み |
| GLM-4.5-Air 106B-A12B | 8bit（Q8_0） | 115GB | 快適 | 約20 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 397B-A17B | 6bit（Q6_K） | 314GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Hunyuan-A13B 80B | 8bit（Q8_0） | 83GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| RakutenAI-2.0 8x7B | 8bit（Q8_0） | 49GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Tanuki-8x8B | 8bit（Q8_0） | 49GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Mixtral 8x7B | 8bit（Q8_0） | 49GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Llama 4 Maverick 17B-128E | 6bit（Q6_K） | 317GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Codestral 22B | 8bit（Q8_0） | 25GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Devstral Small 2 24B | 8bit（Q8_0） | 26GB | 実用 | 約18 tok/s補正済み |
| Magistral Small 2509 | 8bit（Q8_0） | 26GB | 実用 | 約18 tok/s補正済み |
| Devstral Small 2507 | 8bit（Q8_0） | 26GB | 実用 | 約18 tok/s補正済み |
| Mistral Small 3.2 24B | 8bit（Q8_0） | 26GB | 実用 | 約18 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-VL 32B | 6bit（Q6_K） | 28GB | 実用 | 約16 tok/s補正済み |
| Qwen3.6 27B | 8bit（Q8_0） | 28GB | 実用 | 約16 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 27B | 8bit（Q8_0） | 28GB | 実用 | 約16 tok/s補正済み |
| AREX-2 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 実用 | 約16 tok/s補正済み |
| UI-Mate 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 実用 | 約16 tok/s補正済み |
| Fara1.5 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 実用 | 約16 tok/s補正済み |
| Qwen3.8 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 実用 | 約16 tok/s補正済み |
| Gemma 3 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 実用 | 約16 tok/s補正済み |
| Muse-Glimmer 30B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 実用 | 約15 tok/s補正済み |
| Gemma-2-Llama-Swallow 27B | 8bit（Q8_0） | 30GB | 実用 | 約15 tok/s補正済み |
| Llama 4 Scout 17B-16E | 8bit（Q8_0） | 112GB | 実用 | 約15 tok/s補正済み |
| GLM-5.3-Flash | 8bit（Q8_0） | 328GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Granite 4.2 30B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Gemma 4 31B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| RakutenAI-3.0 671B-A37B | 4bit（MXFP4 MoE） | 352GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| EXAONE 4.0.1 32B | 8bit（Q8_0） | 34GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| Olmo 3.1 32B | 8bit（Q8_0） | 35GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| Aya Expanse 32B | 8bit（Q8_0） | 35GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| Mistral Large 3 675B | 4bit（IQ4_XS） | 347GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| ABEJA Qwen2.5 32B Japanese | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| ELYZA-Thinking-1.0 Qwen 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| Qwen3 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B Japanese | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| KARAKURI LM 32B Thinking | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-Coder 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| LLM-jp-4 33B thinking | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約13 tok/s補正済み |
| Hy3 295B-A21B | 8bit（Q8_0） | 308GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Seed-OSS 36B | 8bit（Q8_0） | 39GB | 実用 | 約12 tok/s補正済み |
| Qwen3 235B-A22B | 8bit（Q8_0） | 242GB | 実用 | 約11 tok/s補正済み |
| Llama 3 Youko 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | 実用 | 約10 tok/s補正済み |
| Llama 3.1 70B Japanese | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | 実用 | 約10 tok/s補正済み |
| Qwen3-Coder 480B-A35B | 6bit（Q6_K） | 380GB | 実用 | 約9.2 tok/s補正済み |
| Llama 3.3 Swallow 70B | 5bit（Q5_K_M） | 51GB | 実用 | 約8.9 tok/s補正済み |
| Shisa V2.1 Llama 3.3 70B | 6bit（Q6_K） | 59GB | 遅い | 約7.7 tok/s補正済み |
| GLM-4.5 355B-A32B | 8bit（Q8_0） | 369GB | 遅い | 約7.7 tok/s補正済み |
| Mixtral 8x22B | 8bit（Q8_0） | 146GB | 遅い | 約6.5 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | 8bit（Q8_0） | 75GB | 遅い | 約6.0 tok/s補正済み |
| Llama 3.3 70B | 8bit（Q8_0） | 75GB | 遅い | 約6.0 tok/s補正済み |
| Llama 3.1 70B | 8bit（Q8_0） | 75GB | 遅い | 約6.0 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 72B | 8bit（Q8_0） | 77GB | 遅い | 約5.8 tok/s補正済み |
| ERNIE 4.5 300B-A47B | 8bit（Q8_0） | 308GB | 遅い | 約5.4 tok/s補正済み |
| Stockmark-2 100B | 8bit（Q8_0） | 101GB | 遅い | 約4.4 tok/s補正済み |
| Command A 111B | 8bit（Q8_0） | 115GB | 遅い | 約3.9 tok/s補正済み |
| Devstral 2 123B | 8bit（Q8_0） | 131GB | 遅い | 約3.4 tok/s補正済み |
| GLM-5.3 | 4bit（IQ4_XS） | 352GB | 動かない | 約1.3 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 |
|---|---|---|---|
| なし（すべて収まります） | |||
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512GBに収まる2本です。
| モデル | 標準（4bit）だと | 落とすなら | 必要 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|
| Mistral Large 3 675B | 392GB（あと7.9GB足りない） | 4bit（IQ4_XS） | 347GB | 約13 tok/s補正済み |
| RakutenAI-3.0 671B-A37B | 390GB（あと5.5GB足りない） | 4bit（MXFP4 MoE） | 352GB | 約13 tok/s補正済み |
同じユニファイドメモリ512GBの機種の中での位置
当サイトにはユニファイドメモリ512GB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（512GB）（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204本で、その中で快適に動くのは144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512GBでも、これより新しい機種が1件あります（最新はApple M5 Ultra（512GB）・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
GLM-5.3を1.3tok/sで動かすと、1,000トークンの回答に13分近くかかります。対話ではなく、夜のうちに長い文書を投げて朝に結果を読む形なら成り立つ速度です。昼間の相手はDeepSeek-V4-Flashで、コードには推定83.4tok/sが出るQwen3-Coder-Next 80B-A3B（Q8_0）を置きます。
実効384GBの枠なら、DeepSeek-V4-Flash（必要132.3GB）とGLM-4.5-Air 106B-A12Bを同時に読み込んでもまだ余ります。350GB級のモデルはSSDから読み込むだけでも時間がかかるので、使うたびに入れ替えるより常駐させるほうが現実的です。
買うときの見どころ
M3世代の最上位で、同じシリーズに上はありません。比べる相手は2026年のM5 Ultra（512GB）だけで、帯域幅は800GB/sから1228GB/sへ。それでもGLM-5.3の推定は1.9tok/sで、700B級が対話の速さになるわけではない。256GBとの差で増える本数は1本です。
512GBに払う理由は、同時に何本のモデルを置くかで数えられる人にしか成り立ちません。注文後に容量を変える方法はないので、使い道が固まっていない段階なら256GBで始めるのが堅実です。
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13番目です。このシリーズでは容量が最大の構成です。
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（512GB） |
|---|---|---|
| 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（512GB） | 512GB | 1228 GB/s | 173 |
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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（512GB）でローカルLLMは動く？
動きます。ユニファイドメモリ512GB（実効約384GB）に、収録204モデル中204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（512GB）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。