Un Apple M1 peut-il faire tourner Llama 3.1 8B ?

Oui — le build 4 bits fait 4.9 GB à télécharger et tient dans 8–16 GB de mémoire unifiée. Comptez environ ~12 tok/s.

Quel est le plus gros LLM qu'un Apple M1 peut faire tourner ?

Phi-4 Reasoning Vision 15B est le plus grand modèle de notre catalogue qui tient (9.1 GB en 4 bits). Comptez environ ~6 tok/s.

À quelle vitesse le Apple M1 fait-il tourner les LLM locaux ?

La génération de tokens est limitée par la bande passante mémoire. À environ 68 GB/s, le Apple M1 génère à peu près ~12 tok/s sur un modèle de classe 8B en 4 bits — la vitesse évolue inversement à la taille du modèle.

La mémoire unifiée d'Apple est-elle adaptée aux LLM locaux ?

Oui — le GPU peut utiliser presque tout le pool de mémoire, donc un Mac de 32 GB fait tenir des modèles qui exigeraient un GPU dédié très coûteux. C'est la bande passante, pas la capacité, qui limite généralement la vitesse.

← Tous les modèlesTEST DE L'APPAREIL

Quels LLM un Apple M1 peut-il faire tourner ?

Le Apple M1 dispose de 8–16 GB de mémoire unifiée et d'environ 68 GB/s de bande passante mémoire. Voici tous les modèles de notre catalogue qui tiennent, avec leur vitesse de génération estimée. Plus gros choix : Phi-4 Reasoning Vision 15B à ~6 tok/s.

Caractéristiques

Mémoire8–16 GB de mémoire unifiée

Bande passante~68 GB/s

Type de mémoireMémoire unifiée

Sortie2020-11

Les modèles sur le Apple M1

38 / 73 modèles

Modèle	Téléchargement (Q4)	8 GB	16 GB	~Vitesse
Phi-4 Reasoning Vision 15BMicrosoft	9.1 GB	Ne tient pas	Ça tourne	~6 tok/s
Qwen 3 14BAlibaba	9.0 GB	Ne tient pas	Ça tourne	~6 tok/s
DeepSeek R1 14BDeepSeek	9.0 GB	Ne tient pas	Ça tourne	~6 tok/s
Phi-4 14BMicrosoft	8.9 GB	Ne tient pas	Ça tourne	~6 tok/s
Ministral 3 14BMistral AI	8.5 GB	Ne tient pas	Ça tourne	~7 tok/s
OLMo 2 13BAi2	8.3 GB	Ne tient pas	Ça tourne	~7 tok/s
Gemma 3 12BGoogle	7.4 GB	Ne tient pas	Ça tourne	~8 tok/s
Mistral Nemo 12BMistral AI	7.4 GB	Ne tient pas	Ça tourne	~8 tok/s
Gemma 4 12BGoogle	7.3 GB	Ne tient pas	Ça tourne	~8 tok/s
Mellum 2 12B-A2.5BJetBrains	7.3 GB	Ne tient pas	Ça tourne	~38 tok/s
Qwen 3.5 9BAlibaba	5.5 GB	Ne tient pas	Ça tourne	~11 tok/s
GLM-4.6V-FlashZ.ai	5.5 GB	Ne tient pas	Ça tourne	~11 tok/s
Qwen 2.5 VL 7BAlibaba	5.0 GB	Ça tourne	Ça tourne	~11 tok/s
Qwen 3 8BAlibaba	5.0 GB	Ça tourne	Ça tourne	~12 tok/s
Granite 3.3 8BIBM	5.0 GB	Ça tourne	Ça tourne	~12 tok/s
Llama 3.1 8BMeta	4.9 GB	Ça tourne	Ça tourne	~12 tok/s
DeepSeek R1 8BDeepSeek	4.9 GB	Ça tourne	Ça tourne	~12 tok/s
Gemma 4 E4BGoogle	4.9 GB	Ça tourne	Ça tourne	~21 tok/s
Qwen3-VL 8BAlibaba	4.9 GB	Ça tourne	Ça tourne	~12 tok/s
Ministral 3 8BMistral AI	4.9 GB	Ça tourne	Ça tourne	~12 tok/s
Gemma 3n E4BGoogle	4.7 GB	Ça tourne	Ça tourne	~24 tok/s
Qwen 2.5 Coder 7BAlibaba	4.6 GB	Ça tourne	Ça tourne	~13 tok/s
DeepSeek R1 7BDeepSeek	4.6 GB	Ça tourne	Ça tourne	~13 tok/s
Mistral 7BMistral AI	4.4 GB	Ça tourne	Ça tourne	~13 tok/s
Gemma 4 E2BGoogle	3.1 GB	Ça tourne	Ça tourne	~41 tok/s
Gemma 3 4BGoogle	2.6 GB	Ça tourne	Ça tourne	~22 tok/s
Qwen 3 4BAlibaba	2.4 GB	Ça tourne	Ça tourne	~24 tok/s
Qwen 3.5 4BAlibaba	2.4 GB	Ça tourne	Ça tourne	~24 tok/s
Phi-4 Mini 3.8BMicrosoft	2.3 GB	Ça tourne	Ça tourne	~25 tok/s
Llama 3.2 3BMeta	1.9 GB	Ça tourne	Ça tourne	~30 tok/s
DeepSeek-OCRDeepSeek	1.8 GB	Ça tourne	Ça tourne	~167 tok/s
Ministral 3 3BMistral AI	1.8 GB	Ça tourne	Ça tourne	~32 tok/s
DeepSeek R1 1.5BDeepSeek	1.1 GB	Ça tourne	Ça tourne	~53 tok/s
Qwen 3 1.7BAlibaba	1.0 GB	Ça tourne	Ça tourne	~56 tok/s
SmolLM2 1.7BHugging Face	1.0 GB	Ça tourne	Ça tourne	~56 tok/s
Llama 3.2 1BMeta	0.7 GB	Ça tourne	Ça tourne	~79 tok/s
Gemma 3 1BGoogle	0.6 GB	Ça tourne	Ça tourne	~95 tok/s
Qwen 3 0.6BAlibaba	0.4 GB	Ça tourne	Ça tourne	~159 tok/s

Apple Silicon partage un seul pool de mémoire entre CPU et GPU, donc presque toute la mémoire unifiée est disponible pour le modèle (moins la part de l'OS). · Données mises à jour: 2026-06-11 · Comment nous calculons ces chiffres →