Mac Studio M2 Ultra 192GB — 本地 LLM 装机匹配与速度

Apple · 192 GB LPDDR5 · 800 GB/s · 370 W · MSRP $6,999 · 搜索 Amazon （返利链接）

Mac Studio M2 Ultra 192GB 是 Apple 的加速器，配备 192 GB LPDDR5，峰值显存带宽约 800 GB/s。 AI Hashrate 按 8K 上下文估算本地 LLM 解码速度（batch 1）：能否装下 = 权重 + KV cache + 1 GB 运行时开销，而非只看权重。 Q4 下约有 52 个收录模型能完整装进此卡；FP16 下约 39 个。 Q4 速度前列：MiniCPM5-1B ≈ 471.4 tok/s（估算，装得下）; Qwen3.5-2B ≈ 254.5 tok/s（估算，装得下）; GLM-4.7-Flash ≈ 169.7 tok/s（估算，装得下）; Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 ≈ 169.7 tok/s（估算，装得下）; Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct ≈ 169.7 tok/s（估算，装得下）。相对排名比绝对 tok/s 更可靠。带宽公式与实测锚点政策见方法论页。方法论.

表格：解码速度估算（Q4 / FP16）。实测行覆盖估算值。MSRP 为官方标价，非实时售价。默认上下文 8K。

模型	参数 (B)	量化	tok/s	装得下？
MiniCPM5-1B	1.08	Q4	471.4 估算	是
Qwen3.5-2B	2.0	Q4	254.5 估算	是
GLM-4.7-Flash	31.2	Q4	169.7 估算	是
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507	30.5	Q4	169.7 估算	是
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct	81.3	Q4	169.7 估算	是
Qwen3-Coder-Next	79.7	Q4	169.7 估算	是
Qwen3.5-35B-A3B	34.7	Q4	169.7 估算	是
Qwen3.6-35B-A3B	36.0	Q4	169.7 估算	是
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16	30.0	Q4	169.7 估算	是
Ornith-1.0-35B	35.0	Q4	169.7 估算	是
Llama-3.2-3B-Instruct	3.2	Q4	159.1 估算	是
gemma-4-26B-A4B-it	25.2	Q4	134.0 估算	是
MiniCPM5-1B	1.08	FP16	129.6 估算	是
Qwen3-4B-Instruct-2507	4.0	Q4	127.3 估算	是
Qwen3-4B-Thinking-2507	4.0	Q4	127.3 估算	是
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16	4.0	Q4	127.3 估算	是
gpt-oss-20b	21.5	Q4	116.1 实测 (llama.cpp-disc-15396)	是
gemma-4-E2B-it	5.1	Q4	99.8 估算	是
gpt-oss-120b	120.4	Q4	79.7 实测 (llama.cpp-disc-15396)	是
Mistral-Small-4-119B-2603	119.0	Q4	78.3 估算	是
Mistral-7B-Instruct-v0.3	7.2	Q4	70.7 估算	是
Qwen3.5-2B	2.0	FP16	70.0 估算	是
Llama-3.1-8B-Instruct	8.0	Q4	63.6 估算	是
gemma-4-E4B-it	8.0	Q4	63.6 估算	是
Qwen3.5-397B-A17B	397.0	Q4	63.6 估算	否
Qwen3-8B	8.2	Q4	62.1 估算	是
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B	8.2	Q4	62.1 估算	是
Qwen3.5-9B	8.95	Q4	56.9 估算	是
Ornith-1.0-9B	9.0	Q4	56.6 估算	是
MiniMax-M2.7	228.7	Q4	50.9 估算	是
Qwen3.5-122B-A10B	122.0	Q4	50.9 估算	是
gpt-oss-120b	120.4	FP16	49.0 估算	否
GLM-4.7-Flash	31.2	FP16	46.7 估算	是
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507	30.5	FP16	46.7 估算	是
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct	81.3	FP16	46.7 估算	是
Qwen3-Coder-Next	79.7	FP16	46.7 估算	是
Qwen3.5-35B-A3B	34.7	FP16	46.7 估算	是
Qwen3.6-35B-A3B	36.0	FP16	46.7 估算	是
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16	30.0	FP16	46.7 估算	是
Ornith-1.0-35B	35.0	FP16	46.7 估算	是
Step-3.5-Flash	196.8	Q4	46.3 估算	是
Llama-3.2-3B-Instruct	3.2	FP16	43.8 估算	是
gemma-4-12b-it	11.95	Q4	42.6 估算	是
GLM-4.5-Air	110.5	Q4	42.4 估算	是
NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16	120.0	Q4	42.4 估算	是
MiniMax-M3	428.0	Q4	40.1 估算	否
Mistral-Small-4-119B-2603	119.0	FP16	39.3 估算	否
DeepSeek-V4-Flash	158.1	Q4	39.2 估算	是
gpt-oss-20b	21.5	FP16	38.9 估算	是
gemma-4-26B-A4B-it	25.2	FP16	36.8 估算	是
Qwen3-4B-Instruct-2507	4.0	FP16	35.0 估算	是
Qwen3-4B-Thinking-2507	4.0	FP16	35.0 估算	是
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16	4.0	FP16	35.0 估算	是
Qwen3-14B	14.8	Q4	34.4 估算	是
Qwen2.5-14B-Instruct	14.8	Q4	34.4 估算	是
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	14.8	Q4	34.4 估算	是
MiMo-V2.5	310.0	Q4	33.9 估算	是
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct	109.0	Q4	29.9 估算	是
Qwen2.5-7B-Instruct	7.6	Q4	28.0 实测 (mlx-bench)	是
gemma-4-E2B-it	5.1	FP16	27.5 估算	是
GLM-4.5-Air	110.5	FP16	24.4 估算	否
Qwen3.5-122B-A10B	122.0	FP16	24.2 估算	否
Hy3	295.0	Q4	24.2 估算	是
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507	235.1	Q4	23.1 估算	是
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512	24.0	Q4	21.2 估算	是
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct	480.2	Q4	20.7 估算	否
NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16	120.0	FP16	20.7 估算	否
Mistral-7B-Instruct-v0.3	7.2	FP16	19.4 估算	是
Qwen3.5-27B	27.0	Q4	18.9 估算	是
Qwen2.5-7B-Instruct	7.6	FP16	18.4 估算	是
Qwen3.6-27B	27.8	Q4	18.3 估算	是
Llama-3.1-8B-Instruct	8.0	FP16	17.5 估算	是
gemma-4-E4B-it	8.0	FP16	17.5 估算	是
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct	109.0	FP16	17.5 估算	否
Qwen3-8B	8.2	FP16	17.1 估算	是
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B	8.2	FP16	17.1 估算	是
gemma-4-31B-it	30.7	Q4	16.6 估算	是
Qwen3.5-9B	8.95	FP16	15.6 估算	是
Ornith-1.0-9B	9.0	FP16	15.6 估算	是
Qwen2.5-32B-Instruct	32.8	Q4	15.5 估算	是
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct	32.8	Q4	15.5 估算	是
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	32.8	Q4	15.5 估算	是
gemma-4-12b-it	11.95	FP16	11.7 估算	是
DeepSeek-V4-Flash	158.1	FP16	11.1 估算	否
NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4	550.0	Q4	9.9 估算	否
DeepSeek-R1	684.5	Q4	9.8 估算	否
Qwen3-14B	14.8	FP16	9.5 估算	是
Qwen2.5-14B-Instruct	14.8	FP16	9.5 估算	是
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	14.8	FP16	9.5 估算	是
Step-3.5-Flash	196.8	FP16	8.5 估算	否
Llama-3.1-70B-Instruct	70.6	Q4	8.0 实测 (mlx-bench)	是
GLM-5.1	753.9	Q4	7.5 估算	否
GLM-5.2	753.3	Q4	7.5 估算	否
Llama-3.3-70B-Instruct	70.6	Q4	7.3 估算	是
Qwen2.5-72B-Instruct	72.7	Q4	7.0 估算	是
MiniMax-M2.7	228.7	FP16	7.0 估算	否
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512	24.0	FP16	5.8 估算	是
Qwen3.5-27B	27.0	FP16	5.2 估算	是
Kimi-K2.6	1030.0	Q4	5.1 估算	否
Kimi-K2.7-Code	1030.0	Q4	5.1 估算	否
Qwen3.6-27B	27.8	FP16	5.0 估算	是
DeepSeek-V4-Pro	861.6	Q4	4.7 估算	否
gemma-4-31B-it	30.7	FP16	4.6 估算	是
Inkling	975.0	Q4	4.4 估算	否
Qwen2.5-32B-Instruct	32.8	FP16	4.3 估算	是
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct	32.8	FP16	4.3 估算	是
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	32.8	FP16	4.3 估算	是
Mistral-Medium-3.5-128B	128.0	Q4	4.0 估算	是
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507	235.1	FP16	3.0 估算	否
MiMo-V2.5	310.0	FP16	2.5 估算	否
Llama-3.1-70B-Instruct	70.6	FP16	2.0 估算	是
Llama-3.3-70B-Instruct	70.6	FP16	2.0 估算	是
Hy3	295.0	FP16	2.0 估算	否
Qwen2.5-72B-Instruct	72.7	FP16	1.9 估算	是
Mistral-Medium-3.5-128B	128.0	FP16	1.4 估算	否

装机核对

Qwen3-8B — 装得下 · ≈62.1 tok/s Q4 估算
gemma-4-26B-A4B-it — 装得下 · ≈134.0 tok/s Q4 估算
Qwen2.5-7B-Instruct — 装得下 · ≈28.0 tok/s Q4 实测
Qwen3.5-9B — 装得下 · ≈56.9 tok/s Q4 估算
DeepSeek-R1 — 装不下 · ≈9.8 tok/s Q4 估算
Llama-3.1-8B-Instruct — 装得下 · ≈63.6 tok/s Q4 估算
gpt-oss-20b — 装得下 · ≈116.1 tok/s Q4 实测
Qwen3.6-35B-A3B — 装得下 · ≈169.7 tok/s Q4 估算
Qwen3.5-35B-A3B — 装得下 · ≈169.7 tok/s Q4 估算
gemma-4-E2B-it — 装得下 · ≈99.8 tok/s Q4 估算
Qwen3.6-27B — 装得下 · ≈18.3 tok/s Q4 估算
Mistral-7B-Instruct-v0.3 — 装得下 · ≈70.7 tok/s Q4 估算

全部 63 个模型的装机核对——见上表「装得下？」列的链接