Apple M5 Max（48GB） で動くローカルLLM一覧（2026年10月）
135快適（20 tok/s以上）
39実用（8〜20 tok/s）
0メモリに一部を逃がせば動く
30動かない
編集部の見立て
RakutenAI-2.0 8x7BのQ5_K_Mが推定30.7tok/sで、同じ48GBの機種の中で最も速い数字です。M4 Max（48GB）の23.7tok/sからさらに上がりました。Seed-OSS 36BのQ6_Kは16.3tok/s、BigBang v1 35BのQ6_Kは93.1tok/s。
30B台を6bit以上で動かしても、待たされる場面はほぼありません。越えられないのは容量で、Llama 3.3 70B系の3本はQ4_K_Mで7.8GB足りない。70B級を外してよい人にとって、速さでは48GBの最上位です。
まず試すなら: Qwen3.5 35B-A3B（6bit（Q6_K）・必要28GB・約120 tok/s補正済み）。メモリ32GBのPC/Macで速く動く2026年の実用MoE
足りないのは: Llama 3.3 70Bを動かすにはユニファイドメモリがあと約7.8GB必要（必要44GB / 実効36GB）。
Llama 3.3 70Bが動く機種に買い替えるなら
- ぴったりMac mini M4 Pro（メモリ64GB・SSD 1TB）目安 36〜42万円
- 余裕を持つならMac Studio M4 Max（メモリ128GB・SSD 2TB）目安 62〜72万円
- 別の形ならGPUなし開発デスクトップ（メモリ32GB・SSD 1TB）目安 12〜18万円
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1620 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.1GB | 快適 | 約860 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 0.8B | 8bit（Q8_0） | 1.4GB | 快適 | 約560 tok/s補正済み |
| Gemma 3 1B | 8bit（Q8_0） | 1.6GB | 快適 | 約460 tok/s補正済み |
| Sarashina2.2 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 快適 | 約460 tok/s補正済み |
| Qwen3 0.6B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 快適 | 約450 tok/s補正済み |
| LFM2.5 1.2B JP | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 快適 | 約390 tok/s補正済み |
| Llama 3.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 快適 | 約340 tok/s補正済み |
| EXAONE 4.0 1.2B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 快適 | 約310 tok/s補正済み |
| TinySwallow 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 快適 | 約280 tok/s補正済み |
| RakutenAI-2.0 mini | 8bit（Q8_0） | 2.4GB | 快適 | 約280 tok/s補正済み |
| Sarashina2.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 快適 | 約270 tok/s補正済み |
| Qwen3-Next 80B-A3B | 2bit（Q2_K） | 29GB | 快適 | 約250 tok/s補正済み |
| Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | 2bit（Q2_K） | 29GB | 快適 | 約250 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.5GB | 快適 | 約250 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 2B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 快適 | 約230 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 2B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 快適 | 約220 tok/s補正済み |
| Qwen3 1.7B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 快適 | 約220 tok/s補正済み |
| Ling 3.0 tiny | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約210 tok/s補正済み |
| LFM2.5 8B-A1B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 快適 | 約180 tok/s補正済み |
| LLM-jp-3.1 1.8B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約180 tok/s補正済み |
| MiniCPM5 2B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 快適 | 約180 tok/s補正済み |
| LFM2.5 2.6B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 快適 | 約170 tok/s補正済み |
| LFM2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 快適 | 約170 tok/s補正済み |
| Gemma 2 Baku 2B | 8bit（Q8_0） | 3.8GB | 快適 | 約160 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約150 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-Coder 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約150 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約150 tok/s補正済み |
| SmolLM3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.2GB | 快適 | 約140 tok/s補正済み |
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | 快適 | 約140 tok/s補正済み |
| Kimi Linear 48B-A3B | 5bit（Q5_K_M） | 34GB | 快適 | 約140 tok/s補正済み |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約130 tok/s補正済み |
| Ministral 3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.8GB | 快適 | 約120 tok/s補正済み |
| Granite 4.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.9GB | 快適 | 約120 tok/s補正済み |
| Sarashina2.2 3B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 快適 | 約120 tok/s補正済み |
| LLM-jp-4 32B-A3B thinking | 5bit（Q5_K_M） | 24GB | 快適 | 約120 tok/s補正済み |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約120 tok/s補正済み |
| Nemotron 3 Nano 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約120 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 35B-A3B | 6bit（Q6_K） | 28GB | 快適 | 約120 tok/s補正済み |
| Ornith 1.0 35B-A3B | 6bit（Q6_K） | 29GB | 快適 | 約110 tok/s補正済み |
| Qwen-AgentWorld 35B-A3B | 6bit（Q6_K） | 29GB | 快適 | 約110 tok/s補正済み |
| Qwen3.6 35B-A3B | 6bit（Q6_K） | 29GB | 快適 | 約110 tok/s補正済み |
| Ornith 1.5 35B-A3B | 6bit（Q6_K） | 30GB | 快適 | 約110 tok/s補正済み |
| KAT-Coder-V2.5-Dev 35B-A3B | 6bit（Q6_K） | 29GB | 快適 | 約110 tok/s補正済み |
| Holo4 35B-A3B | 6bit（Q6_K） | 30GB | 快適 | 約110 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.0GB | 快適 | 約110 tok/s補正済み |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 快適 | 約110 tok/s補正済み |
| AREX-Turbo 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 快適 | 約110 tok/s補正済み |
| Fara1.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 快適 | 約110 tok/s補正済み |
| Nanbeige4.2 3B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 快適 | 約100 tok/s補正済み |
| Gemma 3n E2B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 快適 | 約100 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 快適 | 約100 tok/s補正済み |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 快適 | 約100 tok/s補正済み |
| Gemma 4 E2B | 8bit（Q8_0） | 5.5GB | 快適 | 約98 tok/s補正済み |
| Nex-N2.5-mini | 6bit（Q6_K） | 29GB | 快適 | 約96 tok/s補正済み |
| AFM-4.5B | 8bit（Q8_0） | 5.8GB | 快適 | 約96 tok/s補正済み |
| Thomson 1.0 Small 35B-A3B | 6bit（Q6_K） | 29GB | 快適 | 約94 tok/s補正済み |
| XYZ-Aquila mini 35B-A3B | 6bit（Q6_K） | 29GB | 快適 | 約94 tok/s補正済み |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 快適 | 約93 tok/s補正済み |
| Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 快適 | 約93 tok/s補正済み |
| BigBang v1 35B | 6bit（Q6_K） | 30GB | 快適 | 約93 tok/s補正済み |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 快適 | 約92 tok/s補正済み |
| Laguna XS 2.1 33B-A3B | 8bit（Q8_0） | 35GB | 快適 | 約88 tok/s補正済み |
| Phi-3.5-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 7.4GB | 快適 | 約88 tok/s補正済み |
| ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | 8bit（Q8_0） | 23GB | 快適 | 約88 tok/s補正済み |
| North Mini Code 1.0 | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約87 tok/s補正済み |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約83 tok/s補正済み |
| Qwen3-Swallow 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約77 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約77 tok/s補正済み |
| Qwen3 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約77 tok/s補正済み |
| Qwen3-Coder 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約77 tok/s補正済み |
| GPT-OSS-Swallow 20B | 8bit（Q8_0） | 22GB | 快適 | 約76 tok/s補正済み |
| CAT-Translate 7B | 6bit（Q6_K） | 7.4GB | 快適 | 約75 tok/s補正済み |
| Shisa V2.1 Qwen3 8B | 6bit（Q6_K） | 8.1GB | 快適 | 約68 tok/s補正済み |
| Gemma 4 26B-A4B | 8bit（Q8_0） | 27GB | 快適 | 約68 tok/s補正済み |
| Granite 4.0 H-Tiny | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 快適 | 約67 tok/s補正済み |
| Gemma 3n E4B | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 快適 | 約67 tok/s補正済み |
| Mistral 7B v0.3 | 8bit（Q8_0） | 8.9GB | 快適 | 約61 tok/s補正済み |
| Falcon-H1R 7B | 8bit（Q8_0） | 8.6GB | 快適 | 約61 tok/s補正済み |
| Gemma 4 E4B | 8bit（Q8_0） | 8.6GB | 快適 | 約60 tok/s補正済み |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約60 tok/s補正済み |
| ABEJA Qwen2.5 7B Japanese | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約60 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約60 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-VL 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約60 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約60 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-Coder 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約60 tok/s補正済み |
| Hunyuan 7B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 快適 | 約59 tok/s補正済み |
| Tanuki-8B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 快適 | 約59 tok/s補正済み |
| Hunyuan-A13B 80B | 2bit（Q2_K） | 29GB | 快適 | 約58 tok/s補正済み |
| Command R7B | 8bit（Q8_0） | 9.3GB | 快適 | 約56 tok/s補正済み |
| Llama 3.1 Swallow 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約55 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約55 tok/s補正済み |
| Aya Expanse 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約55 tok/s補正済み |
| Llama 3 Youko 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約55 tok/s補正済み |
| Llama 3.1 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約55 tok/s補正済み |
| Apertus 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約55 tok/s補正済み |
| Qwen3-Swallow 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約54 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約54 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約54 tok/s補正済み |
| Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約54 tok/s補正済み |
| Nemotron-Nano 9B v2 Japanese | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約53 tok/s補正済み |
| Ministral 3 8B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 快適 | 約52 tok/s補正済み |
| Ornith 1.0 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約52 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約52 tok/s補正済み |
| MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約52 tok/s補正済み |
| Ornith 1.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約52 tok/s補正済み |
| UI-Mate 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約52 tok/s補正済み |
| UI-Venus-2 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約52 tok/s補正済み |
| Fara1.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約52 tok/s補正済み |
| LLM-jp-4 8B thinking | 8bit（Q8_0） | 10GB | 快適 | 約52 tok/s補正済み |
| Granite 4.2 8B | 8bit（Q8_0） | 11GB | 快適 | 約50 tok/s補正済み |
| GLM-4.6V-Flash 9B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 快適 | 約49 tok/s補正済み |
| PLaMo 2 Translate | 8bit（Q8_0） | 10GB | 快適 | 約49 tok/s補正済み |
| Gemma-2-Llama-Swallow 9B | 8bit（Q8_0） | 12GB | 快適 | 約46 tok/s補正済み |
| Gemma 2 9B | 8bit（Q8_0） | 12GB | 快適 | 約46 tok/s補正済み |
| Gemma 4 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 快適 | 約39 tok/s補正済み |
| Gemma 3 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 快適 | 約39 tok/s補正済み |
| Nemotron Nano 12B v2 | 8bit（Q8_0） | 13GB | 快適 | 約38 tok/s補正済み |
| Mistral Nemo Japanese 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 快適 | 約37 tok/s補正済み |
| Mistral Nemo 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 快適 | 約37 tok/s補正済み |
| Ministral 3 14B | 8bit（Q8_0） | 16GB | 快適 | 約33 tok/s補正済み |
| Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 快適 | 約31 tok/s補正済み |
| RakutenAI-2.0 8x7B | 5bit（Q5_K_M） | 33GB | 快適 | 約31 tok/s補正済み |
| Mixtral 8x7B | 5bit（Q5_K_M） | 33GB | 快適 | 約31 tok/s補正済み |
| Tanuki-8x8B | 5bit（Q5_K_M） | 34GB | 快適 | 約31 tok/s補正済み |
| ABEJA Qwen3 14B Agentic | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約31 tok/s補正済み |
| Shisa V2.1 unphi4 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約31 tok/s補正済み |
| Qwen3 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約31 tok/s補正済み |
| Phi-4 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約31 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約30 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約30 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-Coder 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約30 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約30 tok/s補正済み |
| LLM-jp-3.1 13B | 8bit（Q8_0） | 21GB | 快適 | 約28 tok/s補正済み |
| Codestral 22B | 8bit（Q8_0） | 25GB | 快適 | 約20 tok/s補正済み |
| Devstral Small 2 24B | 8bit（Q8_0） | 26GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Magistral Small 2509 | 8bit（Q8_0） | 26GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Devstral Small 2507 | 8bit（Q8_0） | 26GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Mistral Small 3.2 24B | 8bit（Q8_0） | 26GB | 実用 | 約19 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-VL 32B | 6bit（Q6_K） | 28GB | 実用 | 約18 tok/s補正済み |
| LLM-jp-4 33B thinking | 6bit（Q6_K） | 29GB | 実用 | 約18 tok/s補正済み |
| AREX-2 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 実用 | 約17 tok/s補正済み |
| UI-Mate 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 実用 | 約17 tok/s補正済み |
| Fara1.5 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 実用 | 約17 tok/s補正済み |
| Qwen3.6 27B | 8bit（Q8_0） | 28GB | 実用 | 約17 tok/s補正済み |
| Qwen3.5 27B | 8bit（Q8_0） | 28GB | 実用 | 約17 tok/s補正済み |
| Qwen3.8 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 実用 | 約17 tok/s補正済み |
| Gemma 3 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 実用 | 約17 tok/s補正済み |
| Muse-Glimmer 30B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 実用 | 約17 tok/s補正済み |
| Gemma-2-Llama-Swallow 27B | 8bit（Q8_0） | 30GB | 実用 | 約17 tok/s補正済み |
| Seed-OSS 36B | 6bit（Q6_K） | 31GB | 実用 | 約16 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 72B | 2bit（Q2_K） | 32GB | 実用 | 約16 tok/s補正済み |
| Granite 4.2 30B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 実用 | 約16 tok/s補正済み |
| Gemma 4 31B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 実用 | 約15 tok/s補正済み |
| EXAONE 4.0.1 32B | 8bit（Q8_0） | 34GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Olmo 3.1 32B | 8bit（Q8_0） | 35GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Aya Expanse 32B | 8bit（Q8_0） | 35GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Shisa V2.1 Llama 3.3 70B | 3bit（Q3_K_M） | 36GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Llama 3.3 Swallow 70B | 3bit（Q3_K_M） | 36GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | 3bit（Q3_K_M） | 36GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Llama 3.3 70B | 3bit（Q3_K_M） | 36GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Llama 3 Youko 70B | 3bit（Q3_K_M） | 36GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Llama 3.1 70B | 3bit（Q3_K_M） | 36GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Llama 3.1 70B Japanese | 3bit（Q3_K_M） | 36GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Qwen3-VL 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| ABEJA Qwen2.5 32B Japanese | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| ELYZA-Thinking-1.0 Qwen 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Qwen3 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B Japanese | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| KARAKURI LM 32B Thinking | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Qwen2.5-Coder 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約14 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約14 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 |
|---|---|---|---|
| Stockmark-2 100B | 4bit（Q4_K_M） | 58GB | あと22GB |
| gpt-oss-120b | 4bit（MXFP4） | 62GB | あと26GB |
| Llama 4 Scout 17B-16E | 4bit（Q4_K_M） | 65GB | あと29GB |
| Command A 111B | 4bit（Q4_K_M） | 66GB | あと30GB |
| Laguna S 2.1 118B-A8B | 4bit（Q4_K_M） | 71GB | あと35GB |
| Mistral Small 4 119B | 4bit（Q4_K_M） | 72GB | あと36GB |
| GLM-4.5-Air 106B-A12B | 4bit（Q4_K_M） | 72GB | あと36GB |
| Qwen3.5 122B-A10B | 4bit（Q4_K_M） | 74GB | あと38GB |
| Devstral 2 123B | 4bit（Q4_K_M） | 75GB | あと39GB |
| Ling 3.0 flash | 4bit（Q4_K_M） | 75GB | あと39GB |
| Mixtral 8x22B | 4bit（Q4_K_M） | 84GB | あと48GB |
| GPT-OSS-Swallow 120B | 4bit（Q4_K_M） | 85GB | あと49GB |
| Qwen3.8-Flash-Next | 4bit（IQ4_XS） | 91GB | あと55GB |
| Step-3.7-Flash | 4bit（Q4_K_M） | 118GB | あと82GB |
| DeepSeek-V4-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 132GB | あと96GB |
| MiniMax-M2.5 229B-A10B | 4bit（Q4_K_M） | 135GB | あと99GB |
| Qwen3 235B-A22B | 4bit（Q4_K_M） | 138GB | あと102GB |
| GLM-5.3-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 151GB | あと115GB |
| Inkling Small 264B | 4bit（Q4_K_M） | 157GB | あと121GB |
| MiMo-V2.6-Flash-RL | 4bit（MXFP4） | 161GB | あと125GB |
| ERNIE 4.5 300B-A47B | 4bit（Q4_K_M） | 175GB | あと139GB |
| Hy3 295B-A21B | 4bit（Q4_K_M） | 178GB | あと142GB |
| GLM-4.5 355B-A32B | 4bit（Q4_K_M） | 211GB | あと175GB |
| Qwen3.5 397B-A17B | 4bit（Q4_K_M） | 235GB | あと199GB |
| Llama 4 Maverick 17B-128E | 4bit（Q4_K_M） | 235GB | あと199GB |
| Qwen3-Coder 480B-A35B | 4bit（Q4_K_M） | 281GB | あと245GB |
| Kimi K2.6 | 2bit（IQ2_M） | 329GB | あと293GB |
| GLM-5.3 | 4bit（IQ4_XS） | 352GB | あと316GB |
| RakutenAI-3.0 671B-A37B | 4bit（Q4_K_M） | 390GB | あと354GB |
| Mistral Large 3 675B | 4bit（Q4_K_M） | 392GB | あと356GB |
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48GBに収まる11本です。
| モデル | 標準（4bit）だと | 落とすなら | 必要 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|
| Hunyuan-A13B 80B | 49GB（あと13GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 29GB | 約58 tok/s補正済み |
| Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | 47GB（あと11GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 29GB | 約250 tok/s補正済み |
| Qwen3-Next 80B-A3B | 47GB（あと11GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 29GB | 約250 tok/s補正済み |
| Qwen2.5 72B | 48GB（あと12GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 32GB | 約16 tok/s補正済み |
| Shisa V2.1 Llama 3.3 70B | 44GB（あと7.8GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 36GB | 約14 tok/s補正済み |
| Llama 3.3 Swallow 70B | 44GB（あと7.8GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 36GB | 約14 tok/s補正済み |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | 44GB（あと7.8GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 36GB | 約14 tok/s補正済み |
| Llama 3.3 70B | 44GB（あと7.8GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 36GB | 約14 tok/s補正済み |
| Llama 3 Youko 70B | 44GB（あと7.8GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 36GB | 約14 tok/s補正済み |
| Llama 3.1 70B | 44GB（あと7.8GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 36GB | 約14 tok/s補正済み |
| Llama 3.1 70B Japanese | 44GB（あと7.8GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 36GB | 約14 tok/s補正済み |
同じユニファイドメモリ48GBの機種の中での位置
当サイトにはユニファイドメモリ48GBの機種が5件あります。帯域幅は614GB/sで、この容量では最も速い部類です。2番目のApple M4 Max（48GB）（546GB/s）より約12%速い計算になります。この機種のユニファイドメモリに収まるのは174本で、その中で快適に動くのは135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48GBの中では最も新しい機種です。同じ容量では2023年のApple M3 Max（48GB）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
Qwen3-Coder 30B-A3BはQ8_0で推定76.7tok/s。量子化の影響が小さい状態のまま、コード補助に常駐させられます。MoEではないdense型のQwen2.5-Coder 32BもQ8_0で13.9tok/sと実用域です。日本語はQwen-AgentWorld 35B-A3BのQ6_K（推定114.5tok/s）が軸。
BigBang v1 35BのQ6_K（29.9GB）なら実効36GBに6.1GB残り、文脈を少し伸ばす余裕があります。Ollamaを常に起動しておき、家や事務所のほかのPCからAPIとして呼ぶ使い方にも向いた速さ。その場合はMac側でほかの重い作業をしない時間帯に回すと、推定に近い速度が出やすくなります。
買うときの見どころ
M4 Max（48GB）からの買い替えは、本数163本が同じで、帯域幅が546GB/sから614GB/sへ1割強伸びるだけです。70B級をあきらめたくない場合、並びの次に表示されるのはM5 Pro（64GB）ですが、70Bの推定は6.4tok/s。
同じMaxの64GBなら11.4tok/sで、4bit以上の本数も163本から174本に増えます。ユニファイドメモリは増設できないので、70Bを使う日が来るかどうかを買う前に決めることになる。迷うなら64GBのMaxに寄せるのが、後から困らない選び方です。
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7番目です。一段上のApple M5 Pro（64GB）（ユニファイドメモリ64GB）にすると、4bit以上で動くモデルが11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（48GB） |
|---|---|---|
| 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 | 動かない あと16GB |
| 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 M4 Max（48GB） | 48GB | 546 GB/s | 134 |
| Apple M3 Max（48GB） | 48GB | 400 GB/s | 121 |
| Apple M5 Pro（48GB） | 48GB | 307 GB/s | 120 |
| Apple M4 Pro（48GB） | 48GB | 273 GB/s | 115 |
Llama 3.3 70Bが動くPC・Macに買い替えるなら
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ぴったりMac
Mac mini M4 Pro（メモリ64GB・SSD 1TB）
70BクラスのローカルLLMまで。同じ価格帯のGeForce機より大きいモデルまで動く
M4 Pro・ユニファイドメモリ64GB・SSD 1TB ・ 目安 36〜42万円
要件を満たす中で最も手頃
余裕を持つならMac
Mac Studio M4 Max（メモリ128GB・SSD 2TB）
gpt-oss-120bやQwen3.5 122Bがメモリに収まり、帯域546GB/sで実用的な速さが出る。個人向けローカルLLMの本命
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将来の用途拡張（大きなモデル・並列エージェント）に余裕
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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（48GB）でローカルLLMは動く？
動きます。ユニファイドメモリ48GB（実効約36GB）に、収録204モデル中174本が収まります。日本語チャットならQwen3.5 35B-A3B（6bit（Q6_K））が推定約120 tok/sです。
Apple M5 Max（48GB）で動かないモデルは？
Llama 3.3 70Bは4bitで約44GB必要で、ユニファイドメモリがあと約7.8GB足りません。