Classifica aggiornata il 22/09/2026
24 GB di memoria unificata (MacBook Air M2/M3/M4 nelle configurazioni superiori, M4 Pro nella configurazione base, iMac M4 nelle configurazioni superiori) consentono di eseguire i modelli 13-14B in Q4 e i MoE 30B-A3B. Il punto di equilibrio ideale per l'inferenza locale di qualità.
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Variante MoE di Gemma 4. 26B/4B attivi. Multimodale completo (testo+immagine+audio).
ollama run gemma4:26b
Denso 8B Apache 2.0, 12 lingue tra cui FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Uscita 29 aprile 2026.
# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b
Gemma 4 12B (Google): modello denso multimodale (testo, visione, audio), contesto da 256k, ~7 GB di VRAM in Q4. Apache 2.0, multilingue.
# HuggingFace : google/gemma-4-12B
Granite 4.2 8B (IBM): denso Apache 2.0, contesto 128k, ~4,6 GB di VRAM in Q4. Chat, codice e ragionamento multilingui per le aziende.
ollama pull granite4.2
Versione ottenuta tramite fine-tuning SFT «thinking» di OLMo 3 7B: ragionamento passo per passo, contesto 16k, circa 4,2 GB di VRAM in Q4. 100% aperto, licenza Apache 2.0.
# HuggingFace : zimplex/olmo3-7b-think-sft-eosfix-16k-3ep-euc
GLM 5.3 (Zhipu): denso 7B specializzato in codice e ragionamento, contesto 128k, ~4,1 GB di VRAM in Q4. Leggero, gira su GPU da 6-8 GB, licenza MIT.
ollama pull glm-5.3
Denso 14B con hybrid thinking. Eguaglia Qwen 2.5 32B Base in STEM/codice.
ollama run qwen3:14b
Modello di ragionamento da 14B con licenza MIT. Supera R1-Distill-Llama-70B nelle valutazioni AIME24/25 di Microsoft con un quinto dei parametri.
ollama run phi4-reasoning:14b
| Posizione | Modello | Params | VRAM Q4 | Contesto | Licenza | Su Apple M4 Pro (48 GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Gemma 4 26B-A4B MoE | 26B | 16 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 22 tok/s · Q8 |
| #2 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 35 tok/s · FP16 |
| #3 | Gemma 4 12B | 12B | 7 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 28 tok/s · FP16 |
| #4 | Granite 4.2 8B | 8B | 4.6 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 50 tok/s · FP16 |
| #5 | OLMo 3 7B Think (SFT) | 7B | 4.2 GB | 16 000 | Apache 2.0 | 50 tok/s · FP16 |
| #6 | GLM 5.3 7B | 7B | 4.1 GB | 128 000 | MIT | 50 tok/s · FP16 |
| #7 | Qwen 3 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 20 tok/s · FP16 |
| #8 | Phi-4 Reasoning 14B | 14B | 9 GB | 32 768 | MIT | 20 tok/s · FP16 |
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La tua scheda → il miglior modello per programmare da far girare in locale e il comando Ollama esatto:
| La tua VRAM | GPU / Mac tipici | Modello consigliato per la programmazione | Comando Ollama |
|---|---|---|---|
| 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) o 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) — specialista negli agenti di programmazione | ollama run devstral:24b |
| 24 GB | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 GB | Qwen 3.8 27B (Q4, 18 GB) — il « quasi Copilot » | ollama run qwen3.8:27b |
| 32 GB | RTX 5090 | Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 GB) — MoE veloce | 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 — è ancora il riferimento per questo caso specifico. ⚠️ Qwen 3.8: il suo livello di ragionamento è impostato su un valore molto alto per impostazione predefinita e « ragiona troppo » sulle richieste semplici — abbassalo a low (o disattivalo) al primo avvio. ⚠️ Insidia della licenza: Codestral 22B = Mistral Non-Production License → vietato per programmare al lavoro. Qwen 3.5/3.8, Gemma 4 e Devstral sono distribuiti sotto licenza Apache 2.0. 💡 Va in crash per problemi di memoria? Tieni circa 1,5 GB di VRAM libera per il contesto, oppure scendi di un livello di quantizzazione.🔌 Per integrarlo in VS Code: Cline (agente che opera su più file), Aider (CLI) o Tabby/Twinny (autocompletamento FIM) — tutti si collegano a Ollama in locale. Il kit Copilota Locale — configurazioni pronte da incollare + setup testato — è disponibile: /copilote-local.
Filtro: modelli da 3 a 32B che in Q4_K_M occupano meno di 16 GB (lascia 8 GB a macOS + contesto). Bonus 7-14B (picco dei modelli densi a 24 GB) e MoE 30B-A3B (punto ottimale per Apple).
Criteri presi in considerazione:
Il sistema di assegnazione dei punteggi è completamente trasparente: consulta la nostra metodologia per i dettagli sul calcolo della VRAM e dei token/sec.
Mac con 24 GB: il punto ideale per gli LLM nel 2026?
Sì per i modelli a 1 utente. Qwen 3 14B Q4 (~8 GB), Mistral Nemo 12B Q4 (~7 GB), Qwen 3 30B-A3B (MoE, ~17 GB) — tutti girano a 25-40 token/sec. Per 13B+ dense sostenuto, 32 GB o più.
MacBook Air M4 24 GB vs Mac mini M4 24 GB?
Esattamente lo stesso chip M4 + 120 GB/s. Differenza: Air = senza ventola (riduzione delle prestazioni per motivi termici dopo ~10 min di generazione sostenuta), mini = con ventola, quindi stabile 24/7. Vedi MBA M4 o mini M4.
Quale modello scrive codice su un Mac con 24 GB?
Qwen 2.5 Coder 14B Q4 (~8 GB) o DeepSeek Coder V2 16B Q4 (~9 GB) — eccellenti per Python/JS/Go. Qwen 3 14B come generalista. Vedi classifica per la programmazione.
Con 24 GB è possibile usare un assistente + RAG?
Sì: Mistral Nemo 12B Q4 (~7 GB) + ChromaDB (1-2 GB) + contesto 32k (~3 GB) = ~12 GB utilizzati. Ampio margine. Vedi il guida RAG.