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Apple M5 Max(128GB) で動くローカルLLM一覧(2026年10月)

149快適(20 tok/s以上)
36実用(8〜20 tok/s)
0メモリに一部を逃がせば動く
12動かない

編集部の見立て

120B級のMoEを、量子化を5bitまで上げて動かせる構成です。GPT-OSS-Swallow 120BはQ5_K_Mで推定70.5tok/s(必要90.9GB)。Qwen3.5 122B-A10Bも同じQ5_K_Mで推定39.5tok/sが出ます。M4 Max(128GB)の54.6tok/sと30.6tok/sから、それぞれ3割ほど伸びました。

176.94BのQwen3.8-Flash-NextもIQ4_XSで推定91.5tok/sと、3本の中で最も速い。DeepSeek-V4-Flashはあと36.3GB。197BのStep-3.7-Flashまで快適に動きます。

まず試すなら: GPT-OSS-Swallow 120B(5bit(Q5_K_M)・必要91GB・約71 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1620 tok/s補正済み
Qwen2.5 0.5B8bit(Q8_0)1.1GB快適約860 tok/s補正済み
Qwen3.5 0.8B8bit(Q8_0)1.4GB快適約560 tok/s補正済み
Gemma 3 1B8bit(Q8_0)1.6GB快適約460 tok/s補正済み
Sarashina2.2 0.5B8bit(Q8_0)1.8GB快適約460 tok/s補正済み
Qwen3 0.6B8bit(Q8_0)2.0GB快適約450 tok/s補正済み
LFM2.5 1.2B JP8bit(Q8_0)1.8GB快適約390 tok/s補正済み
Llama 3.2 1B8bit(Q8_0)2.0GB快適約340 tok/s補正済み
EXAONE 4.0 1.2B8bit(Q8_0)2.3GB快適約310 tok/s補正済み
TinySwallow 1.5B8bit(Q8_0)2.3GB快適約280 tok/s補正済み
RakutenAI-2.0 mini8bit(Q8_0)2.4GB快適約280 tok/s補正済み
Sarashina2.2 1B8bit(Q8_0)2.6GB快適約270 tok/s補正済み
Qwen2.5 1.5B8bit(Q8_0)2.5GB快適約250 tok/s補正済み
Qwen3.5 2B8bit(Q8_0)2.6GB快適約230 tok/s補正済み
Qwen3-VL 2B8bit(Q8_0)3.1GB快適約220 tok/s補正済み
Qwen3 1.7B8bit(Q8_0)3.1GB快適約220 tok/s補正済み
Ling 3.0 tiny8bit(Q8_0)8.7GB快適約210 tok/s補正済み
LFM2.5 8B-A1B8bit(Q8_0)9.2GB快適約180 tok/s補正済み
LLM-jp-3.1 1.8B8bit(Q8_0)3.9GB快適約180 tok/s補正済み
MiniCPM5 2B8bit(Q8_0)3.4GB快適約180 tok/s補正済み
LFM2.5 2.6B8bit(Q8_0)3.4GB快適約170 tok/s補正済み
LFM2.5-VL 3B8bit(Q8_0)3.4GB快適約170 tok/s補正済み
Gemma 2 Baku 2B8bit(Q8_0)3.8GB快適約160 tok/s補正済み
Qwen2.5-VL 3B8bit(Q8_0)3.9GB快適約150 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 3B8bit(Q8_0)3.9GB快適約150 tok/s補正済み
Qwen2.5 3B8bit(Q8_0)3.9GB快適約150 tok/s補正済み
SmolLM3 3B8bit(Q8_0)4.2GB快適約140 tok/s補正済み
gpt-oss-20b4bit(MXFP4)12GB快適約140 tok/s補正済み
Llama 3.2 3B8bit(Q8_0)4.7GB快適約130 tok/s補正済み
Ministral 3 3B8bit(Q8_0)4.8GB快適約120 tok/s補正済み
Granite 4.2 3B8bit(Q8_0)4.9GB快適約120 tok/s補正済み
Sarashina2.2 3B8bit(Q8_0)5.2GB快適約120 tok/s補正済み
LLM-jp-4 32B-A3B thinking5bit(Q5_K_M)24GB快適約120 tok/s補正済み
Gemma 3 4B8bit(Q8_0)4.7GB快適約120 tok/s補正済み
Nemotron 3 Nano 4B8bit(Q8_0)4.7GB快適約120 tok/s補正済み
Qwen3.5 4B8bit(Q8_0)5.0GB快適約110 tok/s補正済み
Phi-4-mini 3.8B8bit(Q8_0)5.4GB快適約110 tok/s補正済み
AREX-Turbo 4B8bit(Q8_0)5.1GB快適約110 tok/s補正済み
Fara1.5 4B8bit(Q8_0)5.1GB快適約110 tok/s補正済み
Nanbeige4.2 3B8bit(Q8_0)5.4GB快適約100 tok/s補正済み
Gemma 3n E2B8bit(Q8_0)5.2GB快適約100 tok/s補正済み
gpt-oss-120b4bit(MXFP4)62GB快適約100 tok/s補正済み
Qwen3-VL 4B8bit(Q8_0)5.7GB快適約100 tok/s補正済み
Qwen3 4B8bit(Q8_0)5.7GB快適約100 tok/s補正済み
Gemma 4 E2B8bit(Q8_0)5.5GB快適約98 tok/s補正済み
AFM-4.5B8bit(Q8_0)5.8GB快適約96 tok/s補正済み
Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B8bit(Q8_0)33GB快適約93 tok/s補正済み
Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B8bit(Q8_0)33GB快適約93 tok/s補正済み
Kimi Linear 48B-A3B8bit(Q8_0)51GB快適約92 tok/s補正済み
Llama-3-ELYZA-JP-8B4bit(Q4_K_M)6.2GB快適約92 tok/s補正済み
Holo4 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約92 tok/s補正済み
Ornith 1.5 35B-A3B8bit(Q8_0)37GB快適約92 tok/s補正済み
Qwen3.8-Flash-Next4bit(IQ4_XS)91GB快適約92 tok/s補正済み
KAT-Coder-V2.5-Dev 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約92 tok/s補正済み
Ornith 1.0 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約92 tok/s補正済み
Qwen-AgentWorld 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約92 tok/s補正済み
Qwen3.6 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約92 tok/s補正済み
Qwen3.5 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約92 tok/s補正済み
Qwen3-Coder-Next 80B-A3B8bit(Q8_0)82GB快適約91 tok/s補正済み
Qwen3-Next 80B-A3B8bit(Q8_0)82GB快適約91 tok/s補正済み
Laguna XS 2.1 33B-A3B8bit(Q8_0)35GB快適約88 tok/s補正済み
Phi-3.5-mini 3.8B8bit(Q8_0)7.4GB快適約88 tok/s補正済み
ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking8bit(Q8_0)23GB快適約88 tok/s補正済み
North Mini Code 1.08bit(Q8_0)32GB快適約87 tok/s補正済み
GLM-4.7-Flash 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約83 tok/s補正済み
Ling 3.0 flash5bit(Q5_K_M)88GB快適約81 tok/s補正済み
Nex-N2.5-mini8bit(Q8_0)36GB快適約77 tok/s補正済み
Thomson 1.0 Small 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約77 tok/s補正済み
XYZ-Aquila mini 35B-A3B8bit(Q8_0)36GB快適約77 tok/s補正済み
Inkling Small 264B2bit(IQ2_M)80GB快適約77 tok/s補正済み
Qwen3-Swallow 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約77 tok/s補正済み
Qwen3-VL 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約77 tok/s補正済み
Qwen3 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約77 tok/s補正済み
Qwen3-Coder 30B-A3B8bit(Q8_0)32GB快適約77 tok/s補正済み
GPT-OSS-Swallow 20B8bit(Q8_0)22GB快適約76 tok/s補正済み
BigBang v1 35B8bit(Q8_0)37GB快適約76 tok/s補正済み
CAT-Translate 7B6bit(Q6_K)7.4GB快適約75 tok/s補正済み
GPT-OSS-Swallow 120B5bit(Q5_K_M)91GB快適約71 tok/s補正済み
Shisa V2.1 Qwen3 8B6bit(Q6_K)8.1GB快適約68 tok/s補正済み
Gemma 4 26B-A4B8bit(Q8_0)27GB快適約68 tok/s補正済み
Granite 4.0 H-Tiny8bit(Q8_0)7.7GB快適約67 tok/s補正済み
Gemma 3n E4B8bit(Q8_0)7.7GB快適約67 tok/s補正済み
MiniMax-M2.5 229B-A10B2bit(Q2_K)82GB快適約64 tok/s補正済み
DeepSeek-V4-Flash2bit(IQ2_M)88GB快適約63 tok/s補正済み
Mistral 7B v0.38bit(Q8_0)8.9GB快適約61 tok/s補正済み
Falcon-H1R 7B8bit(Q8_0)8.6GB快適約61 tok/s補正済み
Gemma 4 E4B8bit(Q8_0)8.6GB快適約60 tok/s補正済み
ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約60 tok/s補正済み
ABEJA Qwen2.5 7B Japanese8bit(Q8_0)8.7GB快適約60 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約60 tok/s補正済み
Qwen2.5-VL 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約60 tok/s補正済み
Qwen2.5 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約60 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約60 tok/s補正済み
Mistral Small 4 119B5bit(Q5_K_M)86GB快適約60 tok/s補正済み
Hunyuan 7B8bit(Q8_0)9.2GB快適約59 tok/s補正済み
Tanuki-8B8bit(Q8_0)9.2GB快適約59 tok/s補正済み
Command R7B8bit(Q8_0)9.3GB快適約56 tok/s補正済み
Llama 3.1 Swallow 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約55 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Llama 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約55 tok/s補正済み
Aya Expanse 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約55 tok/s補正済み
Llama 3 Youko 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約55 tok/s補正済み
Llama 3.1 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約55 tok/s補正済み
Apertus 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約55 tok/s補正済み
Step-3.7-Flash4bit(IQ4_XS)92GB快適約54 tok/s補正済み
Qwen3-Swallow 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約54 tok/s補正済み
Qwen3-VL 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約54 tok/s補正済み
DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約54 tok/s補正済み
Qwen3 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約54 tok/s補正済み
Nemotron-Nano 9B v2 Japanese8bit(Q8_0)9.7GB快適約53 tok/s補正済み
Ministral 3 8B8bit(Q8_0)10GB快適約52 tok/s補正済み
Ornith 1.0 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約52 tok/s補正済み
Qwen3.5 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約52 tok/s補正済み
MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約52 tok/s補正済み
Ornith 1.5 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約52 tok/s補正済み
UI-Mate 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約52 tok/s補正済み
UI-Venus-2 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約52 tok/s補正済み
Fara1.5 9B8bit(Q8_0)9.9GB快適約52 tok/s補正済み
LLM-jp-4 8B thinking8bit(Q8_0)10GB快適約52 tok/s補正済み
Granite 4.2 8B8bit(Q8_0)11GB快適約50 tok/s補正済み
GLM-4.6V-Flash 9B8bit(Q8_0)10GB快適約49 tok/s補正済み
PLaMo 2 Translate8bit(Q8_0)10GB快適約49 tok/s補正済み
Gemma-2-Llama-Swallow 9B8bit(Q8_0)12GB快適約46 tok/s補正済み
Gemma 2 9B8bit(Q8_0)12GB快適約46 tok/s補正済み
Laguna S 2.1 118B-A8B6bit(Q6_K)95GB快適約44 tok/s補正済み
Qwen3.5 122B-A10B5bit(Q5_K_M)88GB快適約40 tok/s補正済み
Gemma 4 12B8bit(Q8_0)13GB快適約39 tok/s補正済み
Gemma 3 12B8bit(Q8_0)13GB快適約39 tok/s補正済み
Nemotron Nano 12B v28bit(Q8_0)13GB快適約38 tok/s補正済み
Mistral Nemo Japanese 12B8bit(Q8_0)14GB快適約37 tok/s補正済み
Mistral Nemo 12B8bit(Q8_0)14GB快適約37 tok/s補正済み
Qwen3 235B-A22B2bit(Q2_K)84GB快適約34 tok/s補正済み
Ministral 3 14B8bit(Q8_0)16GB快適約33 tok/s補正済み
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B8bit(Q8_0)33GB快適約31 tok/s補正済み
ABEJA Qwen3 14B Agentic8bit(Q8_0)17GB快適約31 tok/s補正済み
Shisa V2.1 unphi4 14B8bit(Q8_0)17GB快適約31 tok/s補正済み
Qwen3 14B8bit(Q8_0)17GB快適約31 tok/s補正済み
Phi-4 14B8bit(Q8_0)17GB快適約31 tok/s補正済み
GLM-4.5-Air 106B-A12B5bit(Q5_K_M)82GB快適約30 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B8bit(Q8_0)17GB快適約30 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese8bit(Q8_0)17GB快適約30 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 14B8bit(Q8_0)17GB快適約30 tok/s補正済み
Qwen2.5 14B8bit(Q8_0)17GB快適約30 tok/s補正済み
LLM-jp-3.1 13B8bit(Q8_0)21GB快適約28 tok/s補正済み
Hunyuan-A13B 80B8bit(Q8_0)83GB快適約21 tok/s補正済み
RakutenAI-2.0 8x7B8bit(Q8_0)49GB快適約21 tok/s補正済み
Tanuki-8x8B8bit(Q8_0)49GB快適約21 tok/s補正済み
Mixtral 8x7B8bit(Q8_0)49GB快適約21 tok/s補正済み
Llama 4 Scout 17B-16E6bit(Q6_K)87GB快適約20 tok/s補正済み
Codestral 22B8bit(Q8_0)25GB快適約20 tok/s補正済み
Devstral Small 2 24B8bit(Q8_0)26GB実用約19 tok/s補正済み
Magistral Small 25098bit(Q8_0)26GB実用約19 tok/s補正済み
Devstral Small 25078bit(Q8_0)26GB実用約19 tok/s補正済み
Mistral Small 3.2 24B8bit(Q8_0)26GB実用約19 tok/s補正済み
Qwen2.5-VL 32B6bit(Q6_K)28GB実用約18 tok/s補正済み
AREX-2 27B8bit(Q8_0)29GB実用約17 tok/s補正済み
UI-Mate 27B8bit(Q8_0)29GB実用約17 tok/s補正済み
Fara1.5 27B8bit(Q8_0)29GB実用約17 tok/s補正済み
Qwen3.6 27B8bit(Q8_0)28GB実用約17 tok/s補正済み
Qwen3.5 27B8bit(Q8_0)28GB実用約17 tok/s補正済み
Qwen3.8 27B8bit(Q8_0)29GB実用約17 tok/s補正済み
Gemma 3 27B8bit(Q8_0)29GB実用約17 tok/s補正済み
Muse-Glimmer 30B8bit(Q8_0)29GB実用約17 tok/s補正済み
Gemma-2-Llama-Swallow 27B8bit(Q8_0)30GB実用約17 tok/s補正済み
Granite 4.2 30B8bit(Q8_0)32GB実用約16 tok/s補正済み
Gemma 4 31B8bit(Q8_0)33GB実用約15 tok/s補正済み
EXAONE 4.0.1 32B8bit(Q8_0)34GB実用約14 tok/s補正済み
Olmo 3.1 32B8bit(Q8_0)35GB実用約14 tok/s補正済み
Aya Expanse 32B8bit(Q8_0)35GB実用約14 tok/s補正済み
Qwen3-VL 32B8bit(Q8_0)36GB実用約14 tok/s補正済み
ABEJA Qwen2.5 32B Japanese8bit(Q8_0)36GB実用約14 tok/s補正済み
ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 32B8bit(Q8_0)36GB実用約14 tok/s補正済み
ELYZA-Thinking-1.0 Qwen 32B8bit(Q8_0)36GB実用約14 tok/s補正済み
Qwen3 32B8bit(Q8_0)36GB実用約14 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B8bit(Q8_0)36GB実用約14 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B Japanese8bit(Q8_0)36GB実用約14 tok/s補正済み
KARAKURI LM 32B Thinking8bit(Q8_0)36GB実用約14 tok/s補正済み
Qwen2.5-Coder 32B8bit(Q8_0)36GB実用約14 tok/s補正済み
Qwen2.5 32B8bit(Q8_0)36GB実用約14 tok/s補正済み
LLM-jp-4 33B thinking8bit(Q8_0)36GB実用約14 tok/s補正済み
Seed-OSS 36B8bit(Q8_0)39GB実用約13 tok/s補正済み
Mixtral 8x22B4bit(Q4_K_M)84GB実用約12 tok/s補正済み
Llama 3 Youko 70B4bit(Q4_K_M)44GB実用約11 tok/s補正済み
Llama 3.1 70B Japanese4bit(Q4_K_M)44GB実用約11 tok/s補正済み
Llama 3.3 Swallow 70B5bit(Q5_K_M)51GB実用約9.7 tok/s補正済み
Shisa V2.1 Llama 3.3 70B6bit(Q6_K)59GB実用約8.4 tok/s補正済み
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B8bit(Q8_0)75GB遅い約6.6 tok/s補正済み
Llama 3.3 70B8bit(Q8_0)75GB遅い約6.6 tok/s補正済み
Llama 3.1 70B8bit(Q8_0)75GB遅い約6.6 tok/s補正済み
Qwen2.5 72B8bit(Q8_0)77GB遅い約6.4 tok/s補正済み
Stockmark-2 100B6bit(Q6_K)79GB遅い約6.2 tok/s補正済み
Devstral 2 123B5bit(Q5_K_M)88GB遅い約5.6 tok/s補正済み
Command A 111B6bit(Q6_K)89GB遅い約5.4 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
GLM-5.3-Flash4bit(IQ4_XS)151GBあと55GB
MiMo-V2.6-Flash-RL4bit(MXFP4)161GBあと65GB
ERNIE 4.5 300B-A47B4bit(Q4_K_M)175GBあと79GB
Hy3 295B-A21B4bit(Q4_K_M)178GBあと82GB
GLM-4.5 355B-A32B4bit(Q4_K_M)211GBあと115GB
Qwen3.5 397B-A17B4bit(Q4_K_M)235GBあと139GB
Llama 4 Maverick 17B-128E4bit(Q4_K_M)235GBあと139GB
Qwen3-Coder 480B-A35B4bit(Q4_K_M)281GBあと185GB
Kimi K2.62bit(IQ2_M)329GBあと233GB
GLM-5.34bit(IQ4_XS)352GBあと256GB
RakutenAI-3.0 671B-A37B4bit(Q4_K_M)390GBあと294GB
Mistral Large 3 675B4bit(Q4_K_M)392GBあと296GB

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128GBに収まる5本です。

モデル標準(4bit)だと落とすなら必要推定速度
DeepSeek-V4-Flash132GB(あと36GB足りない)2bit(IQ2_M)88GB約63 tok/s補正済み
Inkling Small 264B157GB(あと61GB足りない)2bit(IQ2_M)80GB約77 tok/s補正済み
Qwen3 235B-A22B138GB(あと42GB足りない)2bit(Q2_K)84GB約34 tok/s補正済み
MiniMax-M2.5 229B-A10B135GB(あと39GB足りない)2bit(Q2_K)82GB約64 tok/s補正済み
Step-3.7-Flash118GB(あと22GB足りない)4bit(IQ4_XS)92GB約54 tok/s補正済み

同じユニファイドメモリ128GBの機種の中での位置

当サイトにはユニファイドメモリ128GBの機種が5件あります。帯域幅は614GB/sで5機種中3番目。最速のApple M1 Ultra(128GB)(800GB/s)の約77%、最も遅いApple M3 Max(128GB)(400GB/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192本で、その中で快適に動くのは149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2026年の発売で、いま出たばかりです。

同じユニファイドメモリ128GBの中では最も新しい機種です。同じ容量では2022年のApple M1 Ultra(128GB)まで遡れますが、動くモデルの数はどれも変わりません。

この機種を実際に使うなら

大きなモデルを日本語で使うなら、全体が毎回動く70B級のdense型より120B級のMoEが速いという逆転が起きます。Llama 3.3 Swallow 70BはQ5_K_Mで推定9.7tok/s、GPT-OSS-Swallow 120BはQ5_K_Mで70.5tok/s。

パラメータは1.7倍なのに7倍速いのは、1トークンごとに動く重みが小さいからです。コード用途なら、日常の補助にQwen3-Coder-Next 80B-A3B(Q8_0・推定91.1tok/s)、GLM-4.5-Air 106B-A12BのQ5_K_M(推定30.4tok/s)は大きめの改修の相談役。

Shisa V2.1 Llama 3.3 70BはQ6_Kだと8.4tok/sまで下がるので、70Bを使う日もQ5_K_Mで構いません。

買うときの見どころ

128GBの比較でまず浮かぶのはM5 Ultra(96GB)です。帯域幅は2倍の1228GB/sですが、実効72GBではQwen3.5 122B-A10BがIQ4_XSまで落ち、本数も4本少ない。容量を取るならこの機種、速度を取るならUltraで、しかもUltra側は補正前の推定です。

中古では2023年のM2 Ultra(128GB)が800GB/sで、GPT-OSS-Swallow 120Bの推定は67.3tok/s。この機種の70.5tok/sとほぼ並びます。一段上のM5 Ultra(256GB)は10本増で、DeepSeek-V4-FlashやQwen3 235B-A22Bが入る。200B級を手元で扱う計画があるかどうかで決まります。

M5シリーズの中での位置

Appleの最新世代です。M5シリーズ13機種の中では、容量が小さいほうから11番目です。一段上のApple M5 Ultra(256GB)(ユニファイドメモリ256GB)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: 発売から間もない機種は、当サイトも公開ベンチマークを拾えていないことがあります。表の速度が「推定」と表示されている場合は、実機ではその前後にぶれます。

この機種で足りるAI用途

用途必要な容量この機種(128GB)
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(128GB)128GB800 GB/s143
Apple M2 Ultra(128GB)128GB800 GB/s143
Apple M4 Max(128GB)128GB546 GB/s143
Apple M3 Max(128GB)128GB400 GB/s132

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この機種の公開ベンチマーク(出典)

✅ M5 Max 5 の llama.cpp 公開ベンチマーク(GitHub Discussion): llama-7b F16 = 37.11 tok/s / llama-7b Q8_0 = 72.42 tok/s / llama-7b Q4_0 = 119.92 tok/s。この値からメモリ帯域幅に対する実効係数(81%)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 M5 Max(128GB)でローカルLLMは動く?

動きます。ユニファイドメモリ128GB(実効約96GB)に、収録204モデル中192本が収まります。日本語チャットならGPT-OSS-Swallow 120B(5bit(Q5_K_M))が推定約71 tok/sです。

Apple M5 Max(128GB)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。