Apple M5 Ultra（96GB） で動くローカルLLM一覧（2026年10月）
164快適（20 tok/s以上）
23実用（8〜20 tok/s）
0メモリに一部を逃がせば動く
17動かない
編集部の見立て
gpt-oss-120bがMXFP4で推定144.4tok/s、GPT-OSS-Swallow 120BがIQ4_XSで138.6tok/s。100B級のMoEが100tok/sを超える推定値で並ぶのが、この構成の特徴です。実効は72GBで、Qwen3.5 122B-A10BはQ4_K_Mだと2.1GB足りず、IQ4_XS（58.5GB）で推定83.8tok/s。
ただし速度は同系統機種からの推定で、当サイトが補正に使うベンチマークにM5 Ultraの実機の数字は入っていません。容量より速度に振った、Ultraの入口の構成。
まず試すなら: Qwen-AgentWorld 35B-A3B（8bit（Q8_0）・必要36GB・約130 tok/s推定）。エージェント用途を名前に掲げた35BのMoE（アクティブ3B）。Apache 2.0
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 |
| Qwen3-Next 80B-A3B | 6bit（Q6_K） | 64GB | 快適 | 約160 tok/s推定 |
| Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | 6bit（Q6_K） | 64GB | 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 |
| Ling 3.0 flash | 4bit（IQ4_XS） | 67GB | 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 |
| GPT-OSS-Swallow 120B | 3bit（Q3_K_M） | 69GB | 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 |
| 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 |
| Step-3.7-Flash | 2bit（IQ2_M） | 60GB | 快適 | 約110 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 |
| Mistral Small 4 119B | 4bit（Q4_K_M） | 72GB | 快適 | 約100 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 |
| Qwen3.5 122B-A10B | 4bit（IQ4_XS） | 58GB | 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 |
| Laguna S 2.1 118B-A8B | 4bit（Q4_K_M） | 71GB | 快適 | 約81 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| GLM-4.5-Air 106B-A12B | 4bit（Q4_K_M） | 72GB | 快適 | 約48 tok/s推定 |
| Ministral 3 14B | 8bit（Q8_0） | 16GB | 快適 | 約47 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 |
| LLM-jp-3.1 13B | 8bit（Q8_0） | 21GB | 快適 | 約39 tok/s推定 |
| Llama 4 Scout 17B-16E | 4bit（Q4_K_M） | 65GB | 快適 | 約38 tok/s推定 |
| Hunyuan-A13B 80B | 6bit（Q6_K） | 65GB | 快適 | 約38 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 |
| Granite 4.2 30B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約22 tok/s推定 |
| Mixtral 8x22B | 3bit（Q3_K_M） | 67GB | 快適 | 約21 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 |
| 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 |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | 6bit（Q6_K） | 59GB | 実用 | 約12 tok/s推定 |
| Llama 3.3 70B | 6bit（Q6_K） | 59GB | 実用 | 約12 tok/s推定 |
| Llama 3.1 70B | 6bit（Q6_K） | 59GB | 実用 | 約12 tok/s推定 |
| Qwen2.5 72B | 6bit（Q6_K） | 65GB | 実用 | 約11 tok/s推定 |
| Command A 111B | 4bit（Q4_K_M） | 66GB | 実用 | 約10 tok/s推定 |
| Devstral 2 123B | 4bit（IQ4_XS） | 68GB | 実用 | 約10 tok/s推定 |
| Stockmark-2 100B | 5bit（Q5_K_M） | 68GB | 実用 | 約10 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 |
|---|---|---|---|
| Qwen3.8-Flash-Next | 4bit（IQ4_XS） | 91GB | あと19GB |
| DeepSeek-V4-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 132GB | あと60GB |
| MiniMax-M2.5 229B-A10B | 4bit（Q4_K_M） | 135GB | あと63GB |
| Qwen3 235B-A22B | 4bit（Q4_K_M） | 138GB | あと66GB |
| GLM-5.3-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 151GB | あと79GB |
| Inkling Small 264B | 4bit（Q4_K_M） | 157GB | あと85GB |
| MiMo-V2.6-Flash-RL | 4bit（MXFP4） | 161GB | あと89GB |
| ERNIE 4.5 300B-A47B | 4bit（Q4_K_M） | 175GB | あと103GB |
| Hy3 295B-A21B | 4bit（Q4_K_M） | 178GB | あと106GB |
| GLM-4.5 355B-A32B | 4bit（Q4_K_M） | 211GB | あと139GB |
| Qwen3.5 397B-A17B | 4bit（Q4_K_M） | 235GB | あと163GB |
| Llama 4 Maverick 17B-128E | 4bit（Q4_K_M） | 235GB | あと163GB |
| Qwen3-Coder 480B-A35B | 4bit（Q4_K_M） | 281GB | あと209GB |
| Kimi K2.6 | 2bit（IQ2_M） | 329GB | あと257GB |
| GLM-5.3 | 4bit（IQ4_XS） | 352GB | あと280GB |
| RakutenAI-3.0 671B-A37B | 4bit（Q4_K_M） | 390GB | あと318GB |
| Mistral Large 3 675B | 4bit（Q4_K_M） | 392GB | あと320GB |
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96GBに収まる6本です。
| モデル | 標準（4bit）だと | 落とすなら | 必要 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|
| Step-3.7-Flash | 118GB（あと46GB足りない） | 2bit（IQ2_M） | 60GB | 約110 tok/s推定 |
| Mixtral 8x22B | 84GB（あと12GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 67GB | 約21 tok/s推定 |
| Ling 3.0 flash | 75GB（あと3.3GB足りない） | 4bit（IQ4_XS） | 67GB | 約150 tok/s推定 |
| Devstral 2 123B | 75GB（あと3.1GB足りない） | 4bit（IQ4_XS） | 68GB | 約10 tok/s推定 |
| Qwen3.5 122B-A10B | 74GB（あと2.1GB足りない） | 4bit（IQ4_XS） | 58GB | 約84 tok/s推定 |
| GPT-OSS-Swallow 120B | 85GB（あと13GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 69GB | 約130 tok/s推定 |
同じユニファイドメモリ96GBの機種の中での位置
当サイトにはユニファイドメモリ96GBの機種が4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（96GB）（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187本で、その中で快適に動くのは164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96GBの中では最も新しい機種です。同じ容量では2023年のApple M2 Max（96GB）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
コード用途はQwen3-Coder-Next 80B-A3BをQ6_Kで回して推定164tok/s。GLM-4.5-Air 106B-A12BはQ4_K_Mで推定48.4tok/sなので、大きな設計の相談でも待ち時間はほとんど出ません。日本語はGPT-OSS-Swallow 120BのIQ4_XSが軸で、64.3GBを読み込むと残りは7.7GB。
長い資料を渡すならこの余白の内側に収めましょう。Stockmark-2 100BはQ5_K_Mで推定10.1tok/sなので、国産の100B級は待てる仕事に回す位置づけ。gpt-oss系はharmonyという応答形式を前提にしているため、OllamaやLM Studioの新しい版で動かすのが近道です。
買うときの見どころ
一段上に並ぶのはM5 Max（128GB）で、4bit以上は4本増えるだけです。ただしそちらは実効96GBで、GPT-OSS-Swallow 120BをQ5_K_Mで動かせる。量子化を上げるか速度を取るかの選択になります。
前世代のM3 Ultra（96GB）は800GB/sで、gpt-oss-120bの推定は94.1tok/s。M3 Ultraが公開ベンチで補正済みなのに対し、M5 Ultraの144.4tok/sは同系統からの推定なので、差の大きさは実機の数字が出てから見直す前提です。
96GBは増設できず、200B級は2bitでしか入らないため、そこへ進む可能性があるなら256GBを最初から選ぶことになります。
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10番目です。一段上のApple M5 Max（128GB）（ユニファイドメモリ128GB）にすると、4bit以上で動くモデルが4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（96GB） |
|---|---|---|
| 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（96GB） | 96GB | 800 GB/s | 140 |
| Apple M2 Max（96GB） | 96GB | 400 GB/s | 127 |
| Apple M3 Max（96GB） | 96GB | 300 GB/s | 121 |
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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（96GB）でローカルLLMは動く？
動きます。ユニファイドメモリ96GB（実効約72GB）に、収録204モデル中187本が収まります。日本語チャットならQwen-AgentWorld 35B-A3B（8bit（Q8_0））が推定約130 tok/sです。
Apple M5 Ultra（96GB）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。