排名更新于 2026年9月22日
96 GB 统一内存（M2/M3/M4 Max 最高配置，Studio M2 入门配置）提供了可观的余量：Llama 70B 在 Q5/Q6 量化下，100B 模型在 Q4 量化下，100k+ 上下文用于长文本 RAG。
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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
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
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
面向智能体编程的MoE模型，总参数35B，激活参数3B。SWE-Bench得分73.4%。2026年4月16日发布。
ollama run qwen3.6:35b-a3b
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
| 名次 | 模型 | Params | Q4 VRAM | 上下文 | 许可证 | 在 Apple M3 Max（64 GB）上 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Laguna XS.2 | 33B | 19 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #2 | GLM 4.7 Flash | 31B | 19 GB | 128 000 | MIT | 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 3.6 35B-A3B | 35B | 21 GB | 262 000 | Apache 2.0 | 22 tok/s · Q8 |
| #5 | Qwen 3 30B-A3B | 30B | 19 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #6 | Nemotron Cascade 2 30B-A3B | 30B | 17 GB | 128 000 | NVIDIA 开放模型许可证 | 30 tok/s · Q8 |
| #7 | Qwen3-Coder 30B-A3B | 30B | 19 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #8 | Qwen 3 VL 30B-A3B | 30B | 19 GB | 262 144 | 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.
筛选条件：13-150B 模型，Q4_K_M 量化版本占用不超过 72 GB（留出 24 GB 给 macOS 及长上下文）。额外支持 30-100B（峰值 96 GB）及 MoE 模型（最高可达 150B）。
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。
96 GB 的 Mac：Llama 70B Q5 还是 Mistral Large 123B Q4？
Llama 70B Q5_K_M（约 48 GB）+ 32k 上下文 = 约占用 58 GB，剩余 38 GB。Mistral Large 123B Q4_K_M（约 68 GB）勉强装得下，剩余 28 GB。Llama 70B Q5 运行起来更宽裕，Mistral Large 能力更强。根据用途选择。
2026 年 MacBook Pro M3 Max 96 GB：仍然适用吗？
是的——这是便携式工作站的最佳性价比区间。二手约 3500 欧元，带宽 400 GB/s，Llama 70B 运行流畅。M4 Max 128 GB 快约 25%，但价格贵 2 倍。参见 MBP M3.
96 GB 内存的 Mac 能支持 10 万及以上的上下文长度吗？
是的：Qwen 3 32B Q5（约 22 GB）+ 100k 上下文的 KV 缓存（约 25 GB）= 约 47 GB，余量充足。对于 Llama 70B + 100k 上下文（KV 缓存约 16 GB），只有 Q4_K_M（约 40 GB）能装下——总计约 56 GB，仍然比较宽裕。
96 GB 对比 128 GB：差距有多大？
128 GB 内存可运行 Q6 量化的 130–150B MoE 模型（Granite 4 Mamba），以及 Q8 量化的 Llama 70B（约 75 GB）。96 GB 内存运行 70B 模型仍局限于 Q5/Q6 量化。若追求顶级工作站配置，可选择 128 GB 内存或 Studio Ultra。参见 Mac 128 GB.