Apple M4 Max（64GB） で動くローカルLLM一覧（2026年9月）
まず試すなら: Qwen3.6 35B-A3B（8bit（Q8_0）・必要36GB・約71 tok/s較正）。Qwen3.5 35B-A3Bの改良版
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）。
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 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3-Next 80B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 47GB | 快適 | 約120 tok/s較正 |
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | 快適 | 約110 tok/s較正 |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約100 tok/s較正 |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約91 tok/s較正 |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 快適 | 約84 tok/s較正 |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 快適 | 約79 tok/s較正 |
| Qwen3.6 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約71 tok/s較正 |
| Qwen3.5 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約71 tok/s較正 |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 快適 | 約71 tok/s較正 |
| Qwen3.5 122B-A10B | 2bit（IQ2_M） | 38GB | 快適 | 約70 tok/s較正 |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約64 tok/s較正 |
| Qwen3 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約59 tok/s較正 |
| Qwen3-Coder 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約59 tok/s較正 |
| Gemma 4 26B-A4B | 8bit（Q8_0） | 27GB | 快適 | 約52 tok/s較正 |
| Gemma 3n E4B | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 快適 | 約52 tok/s較正 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約47 tok/s較正 |
| Qwen2.5-Coder 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約47 tok/s較正 |
| Llama 3.1 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約43 tok/s較正 |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約42 tok/s較正 |
| Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約42 tok/s較正 |
| GLM-4.5-Air 106B-A12B | 2bit（Q2_K） | 45GB | 快適 | 約41 tok/s較正 |
| GLM-4.6V-Flash 9B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 快適 | 約38 tok/s較正 |
| Llama 4 Scout 17B-16E | 2bit（Q2_K） | 40GB | 快適 | 約33 tok/s較正 |
| Gemma 3 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 快適 | 約30 tok/s較正 |
| Mistral Nemo 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 快適 | 約28 tok/s較正 |
| Qwen3 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約24 tok/s較正 |
| Phi-4 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約24 tok/s較正 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約24 tok/s較正 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約24 tok/s較正 |
| Qwen2.5-Coder 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約24 tok/s較正 |
| Mistral Small 3.2 24B | 8bit（Q8_0） | 26GB | 実用 | 約15 tok/s較正 |
| Qwen3.5 27B | 8bit（Q8_0） | 28GB | 実用 | 約13 tok/s較正 |
| Gemma 3 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 実用 | 約13 tok/s較正 |
| Gemma 4 31B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 実用 | 約12 tok/s較正 |
| Qwen3 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約11 tok/s較正 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約11 tok/s較正 |
| Qwen2.5-Coder 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約11 tok/s較正 |
| Llama 3.3 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | 実用 | 約8.8 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 |
|---|---|---|---|
| gpt-oss-120b | 4bit（MXFP4） | 62GB | あと14GB |
| Qwen3 235B-A22B | 4bit（Q4_K_M） | 138GB | あと90GB |
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Mac Studio M4 Max（メモリ128GB・SSD 2TB）
gpt-oss-120b・Qwen3.5 122Bが載り、帯域546GB/sで実用速度。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
Mac Studio M3 Ultra（メモリ256GB・SSD 2TB）
235B級MoEを1台で。帯域800GB/s。個人で持てる上限
M3 Ultra・ユニファイドメモリ256GB・SSD 2TB ・ 目安 95〜115万円
将来の用途拡張（大きなモデル・並列エージェント）に余裕
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
この機種の実測データ（出典）
✅ M4 Max 4 の llama.cpp 公開ベンチマーク（GitHub Discussion）: llama-7b F16 = 31.64 tok/s / llama-7b Q8_0 = 54.05 tok/s / llama-7b Q4_0 = 83.06 tok/s。この値からメモリ帯域幅に対する実効係数（71%）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 M4 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40モデル中38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71 tok/sです。
Apple M4 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。