排名更新于 2026年9月22日
64 GB 统一内存是实际运行 70B 模型的门槛。Llama 3.3 70B Q4_K_M 占用约 40 GB，已包含 32k 上下文。这是本地运行时首次能与 RTX 4090 多 GPU 配置相媲美的内存档位。
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GLM-4.7-Flash（MoE 31B，约 3B 激活参数）：在 30B 级别中，编程能力与显存占用之比最佳。MIT 许可证，128k 上下文，在 3090/4090 上速度非常快。
ollama run glm-4.7-flash
MoE 架构，总参数 33B、激活参数 3B，采用 Apache 2.0 许可，专精智能体编程。SWE-Bench Verified 得分 68.2%，128k 上下文。可在 36 GB 内存的 Mac 上运行。发布于 2026 年 4 月 28 日。
ollama run laguna-xs.2
Mamba-2 混合架构 + MoE，总参数量 32B，激活参数量 9B。长上下文下 RAM 用量减少约 70%。Apache 2.0。
ollama run granite4:small-h
MoE，总参数量 30B，激活参数量 3B，采用混合思考模式。MMLU 81.4，AIME24 80.4。支持 100+ 种语言。
ollama run qwen3:30b-a3b
MoE，总参数量 30B，激活参数量 3B：思考模式 + 指令微调。荣获 IMO 2025 和 IOI 2025 金牌。得益于 3B 激活参数，推理速度快，具备 30B 级别的推理能力。2026 年 4 月发布。
ollama run nemotron-cascade-2
MoE 30B（3.3B 激活参数），专攻智能体编程。本地运行速度极快，原生 256k 上下文，是通过 Ollama 在 16–24 GB 内存下的标杆选择。
ollama run qwen3-coder:30b
视觉 MoE，总参数量 30B，激活参数量 3B。Qwen 3 视觉模型中的最佳平衡点。256k 上下文。
ollama run qwen3-vl:30b
韩国智能体型 MoE 模型，总参数 300 亿，激活参数 30 亿。支持 KR/EN/JP/ZH/TH/VI。Apache 2.0。MLA 注意力机制。
ollama pull hf.co/kakaoai/Kanana-2-30B-GGUF
| 名次 | 模型 | Params | Q4 VRAM | 上下文 | 许可证 | 在 Apple M4 Max（64 GB）上 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | GLM 4.7 Flash | 31B | 19 GB | 128 000 | MIT | 40 tok/s · Q8 |
| #2 | Laguna XS.2 | 33B | 19 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #3 | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | 32B | 19 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 30 tok/s · Q8 |
| #4 | Qwen 3 30B-A3B | 30B | 19 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #5 | Nemotron Cascade 2 30B-A3B | 30B | 17 GB | 128 000 | NVIDIA 开放模型许可证 | 30 tok/s · Q8 |
| #6 | Qwen3-Coder 30B-A3B | 30B | 19 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #7 | Qwen 3 VL 30B-A3B | 30B | 19 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #8 | Kanana 2 30B-A3B Thinking | 30B | 18 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
在你的 Mac 上充分利用本地 AI：统一内存、MLX 与 GGUF、适合你芯片的模型、为 Apple Silicon 调优的 Ollama 和 LM Studio。
免费备忘录
接收速查表 显存 → 最佳代码模型 → Ollama 命令 （一屏即可查看，可直接复制粘贴）。再使用本地 Copilot 套件，搭建真正可用的运行环境。
本地副驾驶套件 — 可直接粘贴使用的 Ollama + Cline + Aider 配置、调校好的 Modelfiles、故障排除、可终身使用的在线空间 →无垃圾邮件。1 次点击即可退订。你的数据保留在我们这里（绝不转售）。
你的显卡 → 最适合在本地运行的编程模型，以及准确的 Ollama 命令：
| 你的 VRAM | 典型 GPU / Mac | 推荐的代码模型 | Ollama 命令 |
|---|---|---|---|
| 8 GB | RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 GB | Qwen 3.5 9B (Q4, 6.6 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3.5:9b |
| 12 GB | RTX 3060 12 GB / 4070 / 5070 | Qwen 3.5 9B (Q8, 11 GB) 或 Gemma 4 12B (7.6 GB) | ollama run qwen3.5:9b-q8_0 |
| 16 GB | RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 GB | Devstral 24B (Q4, 14 GB) — 专长是编程智能体任务 | ollama run devstral:24b |
| 24 GB | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 GB | Qwen 3.8 27B (Q4, 18 GB) — “接近 Copilot” | ollama run qwen3.8:27b |
| 32 GB | RTX 5090 | Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 GB) — 快速 MoE | ollama run qwen3.6:35b |
| 48 GB+ | Mac M4 Max 64 GB · M2 Ultra 128 GB | Qwen3-Coder 30B-A3B (Q8, 32 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-q8_0 |
-base : ollama run qwen2.5-coder:7b-base — 在这一特定用途上，它仍是标杆。⚠️ Qwen 3.8： 其推理强度默认设得很高，处理简单请求时会“过度思考”——请将其调低至 low (或在首次启动时关闭它)。⚠️ 许可证陷阱： Codestral 22B = Mistral Non-Production License（非生产用途许可证） → 禁止用于工作中的编程。Qwen 3.5/3.8、Gemma 4 和 Devstral 采用 Apache 2.0 许可证。💡 因内存不足而崩溃？请预留约 1.5 GB 的显存用于上下文，或将量化精度降低一档。🔌 要将其接入 VS Code： Cline （可处理多个文件的智能体）， Aider (CLI) 或 Tabby/Twinny (FIM 自动补全) — 它们都连接到本地 Ollama。该套件 本地助手 — 可直接粘贴的配置 + 经过测试的设置 — 现已可用： /copilote-local.
筛选：7–100B 模型，Q4_K_M 量化后的内存占用须低于 48 GB（为 macOS 和上下文预留 16 GB）。30–70B 模型（峰值 64 GB）及 MoE 模型可获得额外加分。
考虑的标准：
评分完全透明：请参阅 我们的方法论 ，了解 VRAM/每秒令牌数的计算详情。
64GB内存的Mac：能流畅运行Llama 70B Q4吗？
在M3/M4 Max（400-546 GB/s）上，是的：在Llama 3.3 70B Q4_K_M（约40 GB）上达到12-18个token/秒。在M1/M2 Max（200-400 GB/s）上，为8-12个token/秒——可用但较慢。详见 MBP M4 Max.
64 GB：Llama 70B 或 Mistral Large 123B？
Llama 70B Q4（约 40 GB）运行流畅。Mistral Large 123B Q4（约 68 GB）无法装入 64 GB 内存——需要至少 96 GB。若想使用高质量的稠密模型，优先选择 Llama 70B 或 Mistral Small 3.2 24B Q8（约 26 GB）。
Mac 64 GB 对比 2× RTX 3090（总计48 GB 显存）？
2× 3090 的速度约为 3 倍（每张卡的带宽为 936 GB/s，统一内存的带宽为 400 GB/s）。但 64 GB 的 Mac 具有安静、便携、无需布线的优势。个人使用时，Mac 的使用体验更舒适；专业实时使用时，2× 3090 的吞吐量更高。
64 GB 内存能运行 70B MoE 模型吗？
是：Mixtral 8x7B Q4（~28 GB）或 DeepSeek V4 Flash 284B（37B 激活 MoE）Q3_K_S（~140 GB）无法在 64 GB 上运行 — 需要 Mac Studio 192 GB 以上。详见 Mac Studio.