AppleMac / pamięć zunifikowanaAktualna generacja

Apple M5 Max (32-core GPU) do lokalnych LLM

Name: LLM Configurator — GPU VRAM Checker
Author: LLM Configurator

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 30 września 2026

Z 36 GB przy 460 GB/s M5 Max (32-core GPU) uruchamia 120 modeli z katalogu przy Q4_K_M i kontekście 8K. Największy, który się mieści, to Gemma 3 27B Instruct (~25.4 GB), a najlepszy wybór to Qwen 3.6 35B-A3B przy 60–124 tok/s.

M5 Max w wersji 18-rdzeniowy CPU / 32-rdzeniowy GPU: 460 GB/s zamiast 614 GB/s w wariancie 40-rdzeniowym i konfiguracja 36 GB. Modelowanie maszyny 36 GB na przepustowości wariantu 40-rdzeniowego zawyża każdą prędkość o jedną trzecią. Limit 36 GB dla tego wariantu nie ma jeszcze niezależnego potwierdzenia.

Sprawdź mój sprzęt →Pełna tabela benchmarków

Modele, które działają na M5 Max (32-core GPU)

Q4_K_M, kontekst 8K, 27 GB do wykorzystania. Uszeregowane według jakości i szybkości.

Model	VRAM	Szybkość	Zmieści się?
Qwen 3.6 35B-A3B Qwen 3.6	22.1 GB	60–124 tok/s	Mieści się
Nex-N2.5 mini Nex-N2.5	21.9 GB	37–77 tok/s	Mieści się
Nex-N2 mini Nex-N2	21.9 GB	37–77 tok/s	Mieści się
Qwen 3.5 35B-A3B Qwen 3.5	21.9 GB	37–77 tok/s	Mieści się
Laguna XS 2.1 33B-A3B Poolside Laguna XS 2.1	20.7 GB	37–77 tok/s	Mieści się
Granite 4.0 Small-H 32B-A9B IBM Granite 4.0	20.1 GB	20–42 tok/s	Mieści się
Nemotron-Cascade 2 30B-A3B Nemotron Cascade 2	19.9 GB	35–73 tok/s	Mieści się
Qwen 3 30B-A3B (MoE) Qwen 3	20 GB	46–96 tok/s	Mieści się
Qwen3-Coder 30B-A3B (MoE) Qwen3-Coder	20 GB	46–96 tok/s	Mieści się
GLM-4.7-Flash 30B-A3B GLM-4.7 / GLM-Z1	18.9 GB	38–78 tok/s	Mieści się
Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B Nemotron 3 Nano Omni	18.9 GB	38–78 tok/s	Mieści się
North Mini Code 1.0 30B-A3B North Mini Code	18.9 GB	38–78 tok/s	Mieści się

Pokazano 12 z 120

Kup kartę lub wynajmij tyle samo pamięci

Kup kartę albo wynajmij na godziny GPU z taką samą pamięcią, by najpierw wypróbować modele.

Kup ten sprzęt NVIDIA DGX Spark (128GB) — 128 GB VRAM · 150 W board power Uruchom w chmurze NVIDIA A40 w RunPod — od $0.44/godz. · stawka sprawdzona 2026-08

lub porównaj w Vast.ai

Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.

Szybkość na tle innych GPU

Llama 3.1 8B, Q4_K_M. Szacowane zakresy. Jak to liczymy

RTX 5090113–234 tok/s RTX PRO 4500 Blackwell (Workstation Edition)70–145 tok/s M5 Ultra59–123 tok/s RTX 5000 Ada Generation56–107 tok/s M3 Ultra43–90 tok/s M1 Ultra43–89 tok/s M2 Ultra43–89 tok/s AI PRO R970042–87 tok/s M5 Max (32-core GPU)27–56 tok/s

Specyfikacja

Specyfikację zaktualizowano 2026-09-30.

Pamięć: 36 GB
Przepustowość pamięci: 460 GB/s
Architektura: ARM, 3nm TSMC
Seria: Apple Silicon
Pobór mocy: 35 W
Rok premiery: 2026
Backendy obliczeniowe: METAL
Dostępne dla modeli: 27 GB (~75% pamięci zunifikowanej)

Najlepsze doMac Studio base32B modelsMacBook Pro

Podobne GPU

Apple M4 Max (32-core GPU)36 GB · 410 GB/sTyle samo VRAM, −11% przepustowości Apple M3 Pro36 GB · 153 GB/sTyle samo VRAM, −67% przepustowości Apple M2 Pro32 GB · 200 GB/s−4 GB VRAM, −57% przepustowości

Najczęstsze pytania

Czy Apple M5 Max (32-core GPU) uruchomi lokalne LLM?

Tak. Z 36 GB (27 GB dostępne dla modelu) uruchamia 120 modeli z katalogu przy Q4_K_M i kontekście 8K; największy to Gemma 3 27B Instruct, potrzebuje około 25.4 GB.

Jak szybki jest Apple M5 Max (32-core GPU) w inferencji AI?

Szacujemy, że uruchamia Llama 3.1 8B z szybkością 27–56 tok/s przy Q4_K_M. Llama 3.3 70B się nie mieści: potrzebuje około 44 GB, a dostępne jest 27 GB. To szacunki z modelu przepustowości pamięci, nie pomiary; wzór jest na stronie metodologii.

Jakie LLM uruchomię na 36 GB?

Wśród najlepszych, które się mieszczą: Qwen 3.6 35B-A3B, Nex-N2.5 mini, Nex-N2 mini, Qwen 3.5 35B-A3B, Laguna XS 2.1 33B-A3B.

Więcej o tej karcie

Narzędzia

Poradniki