Apple M5 Ultra（256GB） で動くローカルLLM一覧（2026年10月）
175快適（20 tok/s以上）
22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
200B級のMoEが1台に収まり、しかも速い。DeepSeek-V4-FlashはIQ4_XSで必要132.3GB、推定60.3tok/sで快適の判定です。同じ256GBのM3 Ultraでは39.3tok/sでした。GLM-5.3-FlashもIQ4_XSで推定47.4tok/s、Inkling Small 264BはQ5_K_Mで46.4tok/sと、300B前後の大型モデルも快適側に入ります。
届かないのはGLM-5.3（あと160.2GB）やKimi K2.6のような超大型です。200B〜300B級のMoEを日常の相手に据える人の容量です。
この機種を積んだおすすめ構成: Mac Studio M5 Ultra（メモリ256GB・SSD 2TB）
まず試すなら: GPT-OSS-Swallow 120B（6bit（Q6_K）・必要120GB・約76 tok/s推定）。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2280 tok/s推定 |
| Qwen2.5 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.1GB | 快適 | 約1210 tok/s推定 |
| Qwen3.5 0.8B | 8bit（Q8_0） | 1.4GB | 快適 | 約790 tok/s推定 |
| Gemma 3 1B | 8bit（Q8_0） | 1.6GB | 快適 | 約640 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 快適 | 約640 tok/s推定 |
| Qwen3 0.6B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 快適 | 約630 tok/s推定 |
| LFM2.5 1.2B JP | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 快適 | 約540 tok/s推定 |
| Llama 3.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 快適 | 約480 tok/s推定 |
| EXAONE 4.0 1.2B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 快適 | 約440 tok/s推定 |
| TinySwallow 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 快適 | 約400 tok/s推定 |
| RakutenAI-2.0 mini | 8bit（Q8_0） | 2.4GB | 快適 | 約390 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 快適 | 約380 tok/s推定 |
| Qwen2.5 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.5GB | 快適 | 約350 tok/s推定 |
| Qwen3.5 2B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 快適 | 約330 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 2B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 快適 | 約310 tok/s推定 |
| Qwen3 1.7B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 快適 | 約310 tok/s推定 |
| Ling 3.0 tiny | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約290 tok/s推定 |
| LFM2.5 8B-A1B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 快適 | 約260 tok/s推定 |
| LLM-jp-3.1 1.8B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約250 tok/s推定 |
| MiniCPM5 2B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 快適 | 約250 tok/s推定 |
| LFM2.5 2.6B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 快適 | 約240 tok/s推定 |
| LFM2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 快適 | 約240 tok/s推定 |
| Gemma 2 Baku 2B | 8bit（Q8_0） | 3.8GB | 快適 | 約230 tok/s推定 |
| Qwen2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約200 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約200 tok/s推定 |
| Qwen2.5 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約200 tok/s推定 |
| SmolLM3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.2GB | 快適 | 約200 tok/s推定 |
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | 快適 | 約190 tok/s推定 |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約180 tok/s推定 |
| Ministral 3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.8GB | 快適 | 約170 tok/s推定 |
| Granite 4.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.9GB | 快適 | 約170 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 3B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 快適 | 約170 tok/s推定 |
| LLM-jp-4 32B-A3B thinking | 5bit（Q5_K_M） | 24GB | 快適 | 約170 tok/s推定 |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約160 tok/s推定 |
| Nemotron 3 Nano 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約160 tok/s推定 |
| Qwen3.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.0GB | 快適 | 約150 tok/s推定 |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 快適 | 約150 tok/s推定 |
| AREX-Turbo 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 快適 | 約150 tok/s推定 |
| Fara1.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 快適 | 約150 tok/s推定 |
| Nanbeige4.2 3B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 快適 | 約150 tok/s推定 |
| Gemma 3n E2B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 快適 | 約140 tok/s推定 |
| gpt-oss-120b | 4bit（MXFP4） | 62GB | 快適 | 約140 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 快適 | 約140 tok/s推定 |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 快適 | 約140 tok/s推定 |
| Gemma 4 E2B | 8bit（Q8_0） | 5.5GB | 快適 | 約140 tok/s推定 |
| AFM-4.5B | 8bit（Q8_0） | 5.8GB | 快適 | 約130 tok/s推定 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 快適 | 約130 tok/s推定 |
| Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 快適 | 約130 tok/s推定 |
| Kimi Linear 48B-A3B | 8bit（Q8_0） | 51GB | 快適 | 約130 tok/s推定 |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 快適 | 約130 tok/s推定 |
| Holo4 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約130 tok/s推定 |
| Ornith 1.5 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 37GB | 快適 | 約130 tok/s推定 |
| KAT-Coder-V2.5-Dev 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約130 tok/s推定 |
| Ornith 1.0 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約130 tok/s推定 |
| Qwen-AgentWorld 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約130 tok/s推定 |
| Qwen3.6 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約130 tok/s推定 |
| Qwen3.5 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約130 tok/s推定 |
| Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | 8bit（Q8_0） | 82GB | 快適 | 約130 tok/s推定 |
| Qwen3-Next 80B-A3B | 8bit（Q8_0） | 82GB | 快適 | 約130 tok/s推定 |
| Laguna XS 2.1 33B-A3B | 8bit（Q8_0） | 35GB | 快適 | 約120 tok/s推定 |
| Phi-3.5-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 7.4GB | 快適 | 約120 tok/s推定 |
| ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | 8bit（Q8_0） | 23GB | 快適 | 約120 tok/s推定 |
| North Mini Code 1.0 | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約120 tok/s推定 |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約120 tok/s推定 |
| Nex-N2.5-mini | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約110 tok/s推定 |
| Thomson 1.0 Small 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約110 tok/s推定 |
| XYZ-Aquila mini 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約110 tok/s推定 |
| Qwen3-Swallow 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約110 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約110 tok/s推定 |
| Qwen3 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約110 tok/s推定 |
| Qwen3-Coder 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約110 tok/s推定 |
| GPT-OSS-Swallow 20B | 8bit（Q8_0） | 22GB | 快適 | 約110 tok/s推定 |
| BigBang v1 35B | 8bit（Q8_0） | 37GB | 快適 | 約110 tok/s推定 |
| CAT-Translate 7B | 6bit（Q6_K） | 7.4GB | 快適 | 約110 tok/s推定 |
| Shisa V2.1 Qwen3 8B | 6bit（Q6_K） | 8.1GB | 快適 | 約96 tok/s推定 |
| Gemma 4 26B-A4B | 8bit（Q8_0） | 27GB | 快適 | 約95 tok/s推定 |
| Granite 4.0 H-Tiny | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 快適 | 約95 tok/s推定 |
| Gemma 3n E4B | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 快適 | 約95 tok/s推定 |
| Mistral 7B v0.3 | 8bit（Q8_0） | 8.9GB | 快適 | 約85 tok/s推定 |
| Falcon-H1R 7B | 8bit（Q8_0） | 8.6GB | 快適 | 約85 tok/s推定 |
| Gemma 4 E4B | 8bit（Q8_0） | 8.6GB | 快適 | 約84 tok/s推定 |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約84 tok/s推定 |
| ABEJA Qwen2.5 7B Japanese | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約84 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約84 tok/s推定 |
| Qwen2.5-VL 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約84 tok/s推定 |
| Qwen2.5 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約84 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約84 tok/s推定 |
| Hunyuan 7B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 快適 | 約83 tok/s推定 |
| Tanuki-8B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 快適 | 約83 tok/s推定 |
| Command R7B | 8bit（Q8_0） | 9.3GB | 快適 | 約79 tok/s推定 |
| Llama 3.1 Swallow 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約77 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約77 tok/s推定 |
| Aya Expanse 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約77 tok/s推定 |
| Llama 3 Youko 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約77 tok/s推定 |
| Llama 3.1 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約77 tok/s推定 |
| Apertus 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約77 tok/s推定 |
| Ling 3.0 flash | 8bit（Q8_0） | 131GB | 快適 | 約77 tok/s推定 |
| GPT-OSS-Swallow 120B | 6bit（Q6_K） | 120GB | 快適 | 約76 tok/s推定 |
| Qwen3-Swallow 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約76 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約76 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約76 tok/s推定 |
| Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約76 tok/s推定 |
| Nemotron-Nano 9B v2 Japanese | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約74 tok/s推定 |
| Ministral 3 8B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 快適 | 約73 tok/s推定 |
| Ornith 1.0 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約73 tok/s推定 |
| LLM-jp-4 8B thinking | 8bit（Q8_0） | 10GB | 快適 | 約73 tok/s推定 |
| Qwen3.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約73 tok/s推定 |
| MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約73 tok/s推定 |
| Ornith 1.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約73 tok/s推定 |
| UI-Mate 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約73 tok/s推定 |
| UI-Venus-2 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約73 tok/s推定 |
| Fara1.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 快適 | 約73 tok/s推定 |
| Granite 4.2 8B | 8bit（Q8_0） | 11GB | 快適 | 約70 tok/s推定 |
| GLM-4.6V-Flash 9B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 快適 | 約69 tok/s推定 |
| PLaMo 2 Translate | 8bit（Q8_0） | 10GB | 快適 | 約69 tok/s推定 |
| Qwen3.8-Flash-Next | 8bit（Q8_0） | 181GB | 快適 | 約65 tok/s推定 |
| Gemma-2-Llama-Swallow 9B | 8bit（Q8_0） | 12GB | 快適 | 約65 tok/s推定 |
| Gemma 2 9B | 8bit（Q8_0） | 12GB | 快適 | 約65 tok/s推定 |
| DeepSeek-V4-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 132GB | 快適 | 約60 tok/s推定 |
| Mistral Small 4 119B | 8bit（Q8_0） | 122GB | 快適 | 約60 tok/s推定 |
| Gemma 4 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 快適 | 約55 tok/s推定 |
| Gemma 3 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 快適 | 約54 tok/s推定 |
| Nemotron Nano 12B v2 | 8bit（Q8_0） | 13GB | 快適 | 約53 tok/s推定 |
| Mistral Nemo Japanese 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 快適 | 約51 tok/s推定 |
| Mistral Nemo 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 快適 | 約51 tok/s推定 |
| MiMo-V2.6-Flash-RL | 4bit（MXFP4） | 161GB | 快適 | 約51 tok/s推定 |
| Qwen3.5 397B-A17B | 4bit（IQ4_XS） | 183GB | 快適 | 約51 tok/s推定 |
| Laguna S 2.1 118B-A8B | 8bit（Q8_0） | 121GB | 快適 | 約48 tok/s推定 |
| GLM-5.3-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 151GB | 快適 | 約47 tok/s推定 |
| Llama 4 Maverick 17B-128E | 3bit（Q3_K_M） | 185GB | 快適 | 約47 tok/s推定 |
| Ministral 3 14B | 8bit（Q8_0） | 16GB | 快適 | 約47 tok/s推定 |
| Inkling Small 264B | 5bit（Q5_K_M） | 189GB | 快適 | 約46 tok/s推定 |
| MiniMax-M2.5 229B-A10B | 6bit（Q6_K） | 183GB | 快適 | 約46 tok/s推定 |
| Step-3.7-Flash | 6bit（Q6_K） | 158GB | 快適 | 約45 tok/s推定 |
| Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 快適 | 約44 tok/s推定 |
| ABEJA Qwen3 14B Agentic | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約43 tok/s推定 |
| Qwen3 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約43 tok/s推定 |
| Shisa V2.1 unphi4 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約43 tok/s推定 |
| Phi-4 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約43 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約43 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約43 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約43 tok/s推定 |
| Qwen2.5 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 快適 | 約43 tok/s推定 |
| Qwen3.5 122B-A10B | 8bit（Q8_0） | 125GB | 快適 | 約39 tok/s推定 |
| LLM-jp-3.1 13B | 8bit（Q8_0） | 21GB | 快適 | 約39 tok/s推定 |
| GLM-4.5-Air 106B-A12B | 8bit（Q8_0） | 115GB | 快適 | 約31 tok/s推定 |
| Qwen3-Coder 480B-A35B | 2bit（Q2_K） | 170GB | 快適 | 約31 tok/s推定 |
| Hy3 295B-A21B | 4bit（Q4_K_M） | 178GB | 快適 | 約30 tok/s推定 |
| Hunyuan-A13B 80B | 8bit（Q8_0） | 83GB | 快適 | 約29 tok/s推定 |
| RakutenAI-2.0 8x7B | 8bit（Q8_0） | 49GB | 快適 | 約29 tok/s推定 |
| Tanuki-8x8B | 8bit（Q8_0） | 49GB | 快適 | 約29 tok/s推定 |
| Mixtral 8x7B | 8bit（Q8_0） | 49GB | 快適 | 約29 tok/s推定 |
| Codestral 22B | 8bit（Q8_0） | 25GB | 快適 | 約29 tok/s推定 |
| Devstral Small 2 24B | 8bit（Q8_0） | 26GB | 快適 | 約27 tok/s推定 |
| Magistral Small 2509 | 8bit（Q8_0） | 26GB | 快適 | 約27 tok/s推定 |
| Devstral Small 2507 | 8bit（Q8_0） | 26GB | 快適 | 約27 tok/s推定 |
| Mistral Small 3.2 24B | 8bit（Q8_0） | 26GB | 快適 | 約27 tok/s推定 |
| Qwen2.5-VL 32B | 6bit（Q6_K） | 28GB | 快適 | 約25 tok/s推定 |
| AREX-2 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 快適 | 約24 tok/s推定 |
| UI-Mate 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 快適 | 約24 tok/s推定 |
| Fara1.5 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 快適 | 約24 tok/s推定 |
| Qwen3.6 27B | 8bit（Q8_0） | 28GB | 快適 | 約24 tok/s推定 |
| Qwen3.5 27B | 8bit（Q8_0） | 28GB | 快適 | 約24 tok/s推定 |
| Qwen3.8 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 快適 | 約24 tok/s推定 |
| Gemma 3 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 快適 | 約24 tok/s推定 |
| Muse-Glimmer 30B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 快適 | 約24 tok/s推定 |
| Gemma-2-Llama-Swallow 27B | 8bit（Q8_0） | 30GB | 快適 | 約23 tok/s推定 |
| GLM-4.5 355B-A32B | 4bit（IQ4_XS） | 187GB | 快適 | 約23 tok/s推定 |
| Qwen3 235B-A22B | 6bit（Q6_K） | 187GB | 快適 | 約22 tok/s推定 |
| Llama 4 Scout 17B-16E | 8bit（Q8_0） | 112GB | 快適 | 約22 tok/s推定 |
| Granite 4.2 30B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約22 tok/s推定 |
| Gemma 4 31B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 快適 | 約21 tok/s推定 |
| EXAONE 4.0.1 32B | 8bit（Q8_0） | 34GB | 快適 | 約20 tok/s推定 |
| Olmo 3.1 32B | 8bit（Q8_0） | 35GB | 快適 | 約20 tok/s推定 |
| Aya Expanse 32B | 8bit（Q8_0） | 35GB | 快適 | 約20 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約20 tok/s推定 |
| ABEJA Qwen2.5 32B Japanese | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約20 tok/s推定 |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約20 tok/s推定 |
| ELYZA-Thinking-1.0 Qwen 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約20 tok/s推定 |
| Qwen3 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約20 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約20 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B Japanese | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約20 tok/s推定 |
| KARAKURI LM 32B Thinking | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約20 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約20 tok/s推定 |
| Qwen2.5 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約20 tok/s推定 |
| LLM-jp-4 33B thinking | 8bit（Q8_0） | 36GB | 実用 | 約19 tok/s推定 |
| Seed-OSS 36B | 8bit（Q8_0） | 39GB | 実用 | 約18 tok/s推定 |
| Llama 3 Youko 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | 実用 | 約16 tok/s推定 |
| Llama 3.1 70B Japanese | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | 実用 | 約16 tok/s推定 |
| ERNIE 4.5 300B-A47B | 4bit（Q4_K_M） | 175GB | 実用 | 約15 tok/s推定 |
| Llama 3.3 Swallow 70B | 5bit（Q5_K_M） | 51GB | 実用 | 約14 tok/s推定 |
| Shisa V2.1 Llama 3.3 70B | 6bit（Q6_K） | 59GB | 実用 | 約12 tok/s推定 |
| Mixtral 8x22B | 8bit（Q8_0） | 146GB | 実用 | 約10 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | 8bit（Q8_0） | 75GB | 実用 | 約9.2 tok/s推定 |
| Llama 3.3 70B | 8bit（Q8_0） | 75GB | 実用 | 約9.2 tok/s推定 |
| Llama 3.1 70B | 8bit（Q8_0） | 75GB | 実用 | 約9.2 tok/s推定 |
| Qwen2.5 72B | 8bit（Q8_0） | 77GB | 実用 | 約8.9 tok/s推定 |
| Stockmark-2 100B | 8bit（Q8_0） | 101GB | 遅い | 約6.8 tok/s推定 |
| Command A 111B | 8bit（Q8_0） | 115GB | 遅い | 約5.9 tok/s推定 |
| Devstral 2 123B | 8bit（Q8_0） | 131GB | 遅い | 約5.2 tok/s推定 |
動かないモデルと不足分
| モデル | 量子化 | 必要 | 不足 |
|---|---|---|---|
| Kimi K2.6 | 2bit（IQ2_M） | 329GB | あと137GB |
| GLM-5.3 | 4bit（IQ4_XS） | 352GB | あと160GB |
| RakutenAI-3.0 671B-A37B | 4bit（Q4_K_M） | 390GB | あと198GB |
| Mistral Large 3 675B | 4bit（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-A35B | 281GB（あと89GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 170GB | 約31 tok/s推定 |
| Llama 4 Maverick 17B-128E | 235GB（あと43GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 185GB | 約47 tok/s推定 |
| Qwen3.5 397B-A17B | 235GB（あと43GB足りない） | 4bit（IQ4_XS） | 183GB | 約51 tok/s推定 |
| GLM-4.5 355B-A32B | 211GB（あと19GB足りない） | 4bit（IQ4_XS） | 187GB | 約23 tok/s推定 |
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1228GB/sで、この容量では最も速い部類です。2番目のApple M3 Ultra（256GB）（800GB/s）より約53%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200本で、その中で快適に動くのは175本です。
この機種の公開ベンチマークはまだ見つかっておらず、同系統の実効係数（57%）を当てています。実機はこれより上下します。
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256GBの中では最も新しい機種です。同じ容量では2025年のApple M3 Ultra（256GB）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
Inkling Small 264BのQ5_K_Mは188.9GBで、実効192GBの残りは3.1GB。余白がほぼないので、IQ4_XSに落として使うのが現実的です。GLM-5.3-Flashは1,000トークンを20秒あまりで返すので、実務で呼ぶのに不足はありません。
日々よく使うのは、Q6_KのGPT-OSS-Swallow 120B（推定75.6tok/s）とQ8_0のQwen3-Coder-Next 80B-A3B（推定128tok/s）で、この2本は512GBでも変わりません。256GBでは、そこに200B〜300B級の大型MoEが速さを落とさずに加わります。
速度はどれも実機のベンチマークで補正していない推定なので、大きいモデルほど上下の幅を大きめに見ておきましょう。
買うときの見どころ
比べる相手は同容量のM3 Ultra（256GB）です。帯域幅は800GB/sと1228GB/s。動く本数は198本で同じなので、差は速度だけに出ます。M3 Ultraは公開ベンチで補正済み、この機種は同系統からの推定という違いもある。
上の512GBにすると5本増えますが、その中のGLM-5.3は推定1.9tok/sで実用の外です。GLM-5.3-FlashをQ8_0に上げられる差はあっても、容量を倍にする理由としては薄い。200B級のファイルは1本で100GBを超えるので、本体のSSD容量を256GBのメモリと一緒に決めておくと、後で外付けに頼らずに済みます。
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12番目です。一段上のApple M5 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: 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（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 M3 Ultra（256GB） | 256GB | 800 GB/s | 146 |
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この機種の公開ベンチマークは未収録のため、同系統機種の実効係数（57%）で推定しています。
よくある質問
Apple M5 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76 tok/sです。
Apple M5 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。