¿Puede una Apple M1 ejecutar Llama 3.1 8B?

Sí — la build de 4 bits es una descarga de 4.9 GB y cabe en 8–16 GB de memoria unificada. Espera aproximadamente ~12 tok/s.

¿Cuál es el LLM más grande que puede ejecutar una Apple M1?

Phi-4 Reasoning Vision 15B es el modelo más grande de nuestro catálogo que cabe (9.1 GB a 4 bits). Espera unos ~6 tok/s.

¿Qué tan rápida es la Apple M1 para LLM locales?

La generación de tokens está limitada por el ancho de banda de memoria. A aproximadamente 68 GB/s, la Apple M1 genera unos ~12 tok/s con un modelo de clase 8B a 4 bits — la velocidad escala de forma inversa al tamaño del modelo.

¿Es buena la memoria unificada de Apple para LLM locales?

Sí — la GPU puede usar casi todo el grupo de memoria, así que un Mac de 32 GB puede con modelos que requerirían una GPU dedicada carísima. El límite de velocidad suele ser el ancho de banda, no la capacidad.

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¿Qué LLM puede ejecutar una Apple M1?

La Apple M1 tiene 8–16 GB de memoria unificada y aproximadamente 68 GB/s de ancho de banda de memoria. Abajo tienes todos los modelos de nuestro catálogo que caben, con la velocidad de generación estimada. El más grande que cabe: Phi-4 Reasoning Vision 15B a ~6 tok/s.

Especificaciones

Memoria8–16 GB de memoria unificada

Ancho de banda~68 GB/s

Tipo de memoriaMemoria unificada

Lanzamiento2020-11

Modelos en la Apple M1

38 / 73 modelos

Modelo	Descarga (Q4)	8 GB	16 GB	~Velocidad
Phi-4 Reasoning Vision 15BMicrosoft	9.1 GB	No cabe	Funciona	~6 tok/s
Qwen 3 14BAlibaba	9.0 GB	No cabe	Funciona	~6 tok/s
DeepSeek R1 14BDeepSeek	9.0 GB	No cabe	Funciona	~6 tok/s
Phi-4 14BMicrosoft	8.9 GB	No cabe	Funciona	~6 tok/s
Ministral 3 14BMistral AI	8.5 GB	No cabe	Funciona	~7 tok/s
OLMo 2 13BAi2	8.3 GB	No cabe	Funciona	~7 tok/s
Gemma 3 12BGoogle	7.4 GB	No cabe	Funciona	~8 tok/s
Mistral Nemo 12BMistral AI	7.4 GB	No cabe	Funciona	~8 tok/s
Gemma 4 12BGoogle	7.3 GB	No cabe	Funciona	~8 tok/s
Mellum 2 12B-A2.5BJetBrains	7.3 GB	No cabe	Funciona	~38 tok/s
Qwen 3.5 9BAlibaba	5.5 GB	No cabe	Funciona	~11 tok/s
GLM-4.6V-FlashZ.ai	5.5 GB	No cabe	Funciona	~11 tok/s
Qwen 2.5 VL 7BAlibaba	5.0 GB	Funciona	Funciona	~11 tok/s
Qwen 3 8BAlibaba	5.0 GB	Funciona	Funciona	~12 tok/s
Granite 3.3 8BIBM	5.0 GB	Funciona	Funciona	~12 tok/s
Llama 3.1 8BMeta	4.9 GB	Funciona	Funciona	~12 tok/s
DeepSeek R1 8BDeepSeek	4.9 GB	Funciona	Funciona	~12 tok/s
Gemma 4 E4BGoogle	4.9 GB	Funciona	Funciona	~21 tok/s
Qwen3-VL 8BAlibaba	4.9 GB	Funciona	Funciona	~12 tok/s
Ministral 3 8BMistral AI	4.9 GB	Funciona	Funciona	~12 tok/s
Gemma 3n E4BGoogle	4.7 GB	Funciona	Funciona	~24 tok/s
Qwen 2.5 Coder 7BAlibaba	4.6 GB	Funciona	Funciona	~13 tok/s
DeepSeek R1 7BDeepSeek	4.6 GB	Funciona	Funciona	~13 tok/s
Mistral 7BMistral AI	4.4 GB	Funciona	Funciona	~13 tok/s
Gemma 4 E2BGoogle	3.1 GB	Funciona	Funciona	~41 tok/s
Gemma 3 4BGoogle	2.6 GB	Funciona	Funciona	~22 tok/s
Qwen 3 4BAlibaba	2.4 GB	Funciona	Funciona	~24 tok/s
Qwen 3.5 4BAlibaba	2.4 GB	Funciona	Funciona	~24 tok/s
Phi-4 Mini 3.8BMicrosoft	2.3 GB	Funciona	Funciona	~25 tok/s
Llama 3.2 3BMeta	1.9 GB	Funciona	Funciona	~30 tok/s
DeepSeek-OCRDeepSeek	1.8 GB	Funciona	Funciona	~167 tok/s
Ministral 3 3BMistral AI	1.8 GB	Funciona	Funciona	~32 tok/s
DeepSeek R1 1.5BDeepSeek	1.1 GB	Funciona	Funciona	~53 tok/s
Qwen 3 1.7BAlibaba	1.0 GB	Funciona	Funciona	~56 tok/s
SmolLM2 1.7BHugging Face	1.0 GB	Funciona	Funciona	~56 tok/s
Llama 3.2 1BMeta	0.7 GB	Funciona	Funciona	~79 tok/s
Gemma 3 1BGoogle	0.6 GB	Funciona	Funciona	~95 tok/s
Qwen 3 0.6BAlibaba	0.4 GB	Funciona	Funciona	~159 tok/s

Apple Silicon comparte un único grupo de memoria entre CPU y GPU, así que casi toda la memoria unificada está disponible para el modelo (menos la sobrecarga del sistema operativo). · Datos actualizados: 2026-06-11 · Cómo calculamos estos números →