Apple M6 (16 GB, 153 GB/s) 运行本地大模型
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
凭借 16 GB LPDDR5X、153 GB/s 带宽，M6 (16 GB, 153 GB/s) 可在 Q4_K_M、8K 上下文下运行目录中的 88 个模型。能放下的最大模型是 Phi-4 Reasoning Vision 15B（约 11.6 GB），首选是 Mellum2.1 12B Thinking，速度 29–60 tok/s。
M6 的 16 GB 配置。Apple 为其提供 153 GB/s 内存带宽；24 GB 和 32 GB 配置为 170 GB/s。CPU 和 GPU 同为 12 核，因此差别在于内存速度，而内存速度决定解码速度。
可在 M6 (16 GB, 153 GB/s) 上运行的模型
Q4_K_M，8K 上下文，可用 12 GB。按质量和速度排序。
| 模型 | 显存 · 标记 = 12 GB | 显存 | 速度 |
|---|---|---|---|
| Mellum2.1 12B Thinking Mellum2.1 | 9 GB | 29–60 tok/s | |
| LFM2.5-8B-A1B LFM2.5 | 5.8 GB | 23–49 tok/s | |
| Gemma 3n E4B Gemma 3n | 5.5 GB | 15–30 tok/s | |
| Gemma 3n E2B Gemma 3n | 4.1 GB | 23–47 tok/s | |
| Gemma 4 E2B Gemma 4 | 3.9 GB | 13–26 tok/s | |
| K2 Horizon 3.7B K2 Horizon | 5.1 GB | 12–25 tok/s | |
| Bielik 4.5B v3.0 Instruct Bielik | 4.2 GB | 15–31 tok/s | |
| Ternary Bonsai 2 4B Ternary Bonsai 2 | 3.6 GB | 18–37 tok/s | |
| StarCoder 2 7B StarCoder 2 | 5.7 GB | 11–22 tok/s | |
| Cosmos 3 Nano Cosmos 3 | 10.5 GB | 8.4–17 tok/s | |
| Qwen 3.5 9B Qwen 3.5 | 6.6 GB | 9.1–19 tok/s | |
| Olmo 3 7B Olmo 3 | 5 GB | 9.8–20 tok/s |
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与其他 GPU 的速度对比
Llama 3.1 8B，Q4_K_M。估算区间。 计算方法
规格
规格更新于 2026-11-11。
- 显存
- 16 GB LPDDR5X
- 内存带宽
- 153 GB/s
- 架构
- ARM, 2nm TSMC
- 系列
- Apple Silicon
- 发布年份
- 2026
- 计算后端
- METAL
- 模型可用
- 12 GB（约为统一内存的 75%）
相似 GPU
常见问题
Apple M6 (16 GB, 153 GB/s) 能运行本地大模型吗？
可以。它有 16 GB（模型可用 12 GB），在 Q4_K_M、8K 上下文下可运行目录中的 88 个模型；最大的是 Phi-4 Reasoning Vision 15B，约需 11.6 GB。
Apple M6 (16 GB, 153 GB/s) 的 AI 推理速度有多快？
估计它在 Q4_K_M 下运行 Llama 3.1 8B 的速度为 9.7–20 tok/s。Llama 3.3 70B 放不下：约需 44 GB，而可用只有 12 GB。这些是基于内存带宽的模型估算，并非实测；公式见方法说明页。
16 GB 能运行哪些大模型？
能放下的最佳模型包括：Mellum2.1 12B Thinking、LFM2.5-8B-A1B、Gemma 3n E4B、Gemma 3n E2B、Gemma 4 E2B。