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Apple M1 Max 运行本地大模型

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

作者： Jakub Rusinowski · 最后更新： 2026年9月29日

凭借 64 GB、400 GB/s 带宽，M1 Max 可在 Q4_K_M、8K 上下文下运行目录中的 126 个模型。能放下的最大模型是 Llama 3.3 70B Instruct（约 45.7 GB），首选是 K2 Horizon MoVA 36B-A4B，速度 30–63 tok/s。

The original Apple Silicon powerhouse — up to 64 GB unified memory, about 48 GB usable by a model: enough for 70B-class models at Q4_K_M with little headroom. Still excellent in 2025. Available as used MacBook Pro M1 Max for $800–1,200.

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可在 M1 Max 上运行的模型

Q4_K_M，8K 上下文，可用 48 GB。按质量和速度排序。

模型	显存	速度	适配
K2 Horizon MoVA 36B-A4B K2 Horizon	25 GB	30–63 tok/s	可运行
Qwen 3.6 35B-A3B Qwen 3.6	22.1 GB	54–112 tok/s	可运行
Nex-N2.5 mini Nex-N2.5	21.9 GB	33–68 tok/s	可运行
Nex-N2 mini Nex-N2	21.9 GB	33–68 tok/s	可运行
Qwen 3.5 35B-A3B Qwen 3.5	21.9 GB	33–68 tok/s	可运行
Laguna XS 2.1 33B-A3B Poolside Laguna XS 2.1	20.7 GB	33–69 tok/s	可运行
Granite 4.0 Small-H 32B-A9B IBM Granite 4.0	20.1 GB	18–37 tok/s	可运行
Nemotron-Cascade 2 30B-A3B Nemotron Cascade 2	19.9 GB	31–65 tok/s	可运行
Qwen 3 30B-A3B (MoE) Qwen 3	20 GB	41–86 tok/s	可运行
Qwen3-Coder 30B-A3B (MoE) Qwen3-Coder	20 GB	41–86 tok/s	可运行
GLM-4.7-Flash 30B-A3B GLM-4.7 / GLM-Z1	18.9 GB	34–70 tok/s	可运行
Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B Nemotron 3 Nano Omni	18.9 GB	34–70 tok/s	可运行

显示 126 个中的 12 个

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Apple MacBook Pro M1 Max

64 GB VRAM · 30 W board power

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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

RTX PRO 5000 Blackwell (72 GB)94–194 tok/s M5 Ultra59–123 tok/s M3 Ultra43–90 tok/s M1 Ultra43–89 tok/s M2 Ultra43–89 tok/s M5 Max34–71 tok/s M4 Max31–64 tok/s M5 Max (32-core GPU)27–56 tok/s M1 Max24–49 tok/s

规格

规格更新于 2026-09-29。

显存: 64 GB
内存带宽: 400 GB/s
架构: ARM, 5nm TSMC
系列: Apple Silicon
整卡功耗: 30 W
发布年份: 2021
模型可用: 48 GB（约为统一内存的 75%）

最适合70B modelsMacBook Pro originalpower efficiency

推荐的第一个模型（Ollama）

相似 GPU

Apple M5 Pro64 GB · 307 GB/s显存相同，带宽 −23%Apple M2 Max96 GB · 400 GB/s显存 +32 GB，带宽相同 Apple M3 Max (30-core GPU)96 GB · 300 GB/s显存 +32 GB，带宽 −25%

常见问题

Apple M1 Max 能运行本地大模型吗？

可以。它有 64 GB（模型可用 48 GB），在 Q4_K_M、8K 上下文下可运行目录中的 126 个模型；最大的是 Llama 3.3 70B Instruct，约需 45.7 GB。

Apple M1 Max 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 24–49 tok/s。Llama 3.3 70B 的估算为 3.2–6.7 tok/s。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。

64 GB 能运行哪些大模型？

能放下的最佳模型包括：K2 Horizon MoVA 36B-A4B、Qwen 3.6 35B-A3B、Nex-N2.5 mini、Nex-N2 mini、Qwen 3.5 35B-A3B。最快的上手方式是 Ollama：ollama run llama3.3:70b。

能在 M1 Max 上运行吗？

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