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Mac 跑本地大模型,需要多少内存?

选模型规模、量化精度和上下文长度,估算需要的统一内存,并对照每档 Mac mini / Mac Studio 的 GPU 默认可用内存。算法见本地大模型指南。

预计需要20.3 GBGPU 可用内存
模型权重
16.8 GB
上下文缓存
2 GB
运行开销
约 1.5 GB

推荐最低配置:Mac mini M6 32 GB / 1 TB(GPU 默认可用约 21 GB),US$189/月。

配置统一内存GPU 默认可用(约)能否运行月租
Mac mini M6 16 GB / 256 GB16 GB11 GB内存不足US$139
Mac mini M6 16 GB / 512 GB16 GB11 GB内存不足US$149
Mac mini M6 24 GB / 512 GB24 GB16 GB需调高 GPU 上限US$169
Mac mini M5 Pro 24 GB / 512 GB24 GB16 GB需调高 GPU 上限US$199
Mac mini M6 32 GB / 1 TB32 GB21 GB可以US$189
Mac Studio M5 Max 36 GB / 512 GB36 GB24 GB可以US$279
Mac mini M5 Pro 64 GB / 1 TB64 GB48 GB可以US$259
Mac Studio M5 Max 64 GB / 1 TB64 GB48 GB可以US$329
Mac Studio M5 Ultra 96 GB / 1 TB96 GB72 GB可以US$469

怎么算的

  • 模型权重 ≈ 参数量 × 量化位数 ÷ 8。4-bit 档位按约 4.5 bit 计,包含量化格式自身的开销。
  • 上下文缓存 ≈ 2 × 层数 × KV 头数 × 每头维度 × 2 字节 × token 数,按同规模常见开源模型的结构估算。
  • 另加约 1.5 GB 运行开销;GPU 默认可用内存按统一内存的约 67%(≤36 GB)或 75%(更大)估算。

常见问题

为什么按“GPU 可用内存”而不是总内存判断?

macOS 默认只允许 GPU 占用一部分统一内存(小内存机器约三分之二,大内存约四分之三),模型要放进这部分才能由 GPU 加速运行。可以用 sysctl iogpu.wired_limit_mb 临时调高,但要给系统留余量。

估算准吗?

这是基于模型权重、上下文缓存和运行开销的粗略估算。不同量化格式、模型结构(尤其是 MoE 和注意力头配置)以及推理框架会有差异,实际以运行时的内存占用为准。

上下文越长占用越多吗?

是的。上下文缓存(KV cache)随 token 数线性增长,长上下文时可能比权重还占内存。部分框架支持把 KV cache 量化到 8-bit 以节省内存。

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