Apple M1 运行本地大模型
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
凭借 16 GB、68 GB/s 带宽，M1 可在 Q4_K_M、8K 上下文下运行目录中的 74 个模型。能放下的最大模型是 Gemma 3 12B Instruct（约 11.1 GB），首选是 Mellum2.1 12B Thinking，速度 14–29 tok/s。
The original Apple Silicon chip. Up to 16 GB unified memory at 68 GB/s limits it to smaller 7–8B models in Q4. The fanless MacBook Air still works well for lightweight local AI.
可在 M1 上运行的模型
Q4_K_M，8K 上下文，可用 12 GB。按质量和速度排序。
| 模型 | 显存 · 标记 = 12 GB | 显存 | 速度 |
|---|---|---|---|
| Mellum2.1 12B Thinking Mellum2.1 | 9 GB | 14–29 tok/s | |
| LFM2.5-8B-A1B LFM2.5 | 5.8 GB | 11–23 tok/s | |
| Gemma 3n E2B Gemma 3n | 4.1 GB | 11–22 tok/s | |
| Llama 3.2 1B Instruct Llama 3.2 Family | 1.8 GB | 21–45 tok/s | |
| SmolLM2 360M Instruct SmolLM2 | 1.4 GB | 36–76 tok/s | |
| Qwen 3.5 0.8B Qwen 3.5 | 1.3 GB | 21–44 tok/s | |
| Qwen 3.5 2B Qwen 3.5 | 2 GB | 12–24 tok/s | |
| Cosmos 3 Edge Cosmos 3 | 3.2 GB | 11–23 tok/s | |
| VibeThinker 1.5B VibeThinker | 1.7 GB | 14–29 tok/s | |
| MiniCPM-V 4.6 MiniCPM-V | 1.6 GB | 16–33 tok/s | |
| DeepSeek-OCR 3B DeepSeek-OCR | 2.6 GB | 19–39 tok/s | |
| Ternary Bonsai 2 2B Ternary Bonsai 2 | 2 GB | 18–37 tok/s |
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与其他 GPU 的速度对比
Llama 3.1 8B，Q4_K_M。估算区间。 计算方法
规格
规格更新于 2026-07-12。
- 显存
- 16 GB
- 内存带宽
- 68 GB/s
- 架构
- ARM, 5nm TSMC
- 系列
- Apple Silicon
- 整卡功耗
- 20 W
- 发布年份
- 2020
- 模型可用
- 12 GB（约为统一内存的 75%）
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常见问题
Apple M1 能运行本地大模型吗？
可以。它有 16 GB（模型可用 12 GB），在 Q4_K_M、8K 上下文下可运行目录中的 74 个模型；最大的是 Gemma 3 12B Instruct，约需 11.1 GB。
Apple M1 的 AI 推理速度有多快？
估计它在 Q4_K_M 下运行 Llama 3.1 8B 的速度为 4.4–9.2 tok/s。Llama 3.3 70B 放不下：约需 44 GB，而可用只有 12 GB。这些是基于内存带宽的模型估算，并非实测；公式见方法说明页。
16 GB 能运行哪些大模型？
能放下的最佳模型包括：Mellum2.1 12B Thinking、LFM2.5-8B-A1B、Gemma 3n E2B、Llama 3.2 1B Instruct、SmolLM2 360M Instruct。最快的上手方式是 Ollama：ollama run llama3.2:3b。