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Miglior LLM su Mac con 96 GB di memoria unificata nel 2026

Q: 96 GB vs 128 GB: cosa cambia?

128 GB permettono di usare MoE da 130-150B (Granite 4 Mamba) in Q6 e Llama 70B Q8 (~75 GB). Con 96 GB resti limitato a Q5/Q6 sui modelli da 70B. Per una workstation al massimo delle possibilità, 128 GB o Studio Ultra. Vedi Mac 128 GB.

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Classifica aggiornata il 09/10/2026

96 GB di memoria unificata (M2/M3/M4 Max al massimo, Studio M2 di base) offrono un ampio margine: Llama 70B in Q5/Q6, modelli 100B in Q4, contesto 100k+ per RAG su testi lunghi.

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Classifica

🇺🇸 Laguna XS.2

Poolside · 33 miliardi di parametri · Apache 2.0 · 131 072 token ctx

MoE 33B/3B attivi, Apache 2.0, specializzato nella programmazione agentica. 68.2% SWE-Bench Verified, 128k ctx. Funziona su un Mac con 36 GB. Uscita il 28 aprile 2026.

Perché questa posizione MoE 33B/3B attivi, Apache 2.0, specializzato nella programmazione agentica. 68.2% SWE-Bench Verified, 128k ctx. Funziona su un Mac con 36 GB. Uscita il 28 aprile 2026.

ollama run laguna-xs.2

Su Apple M3 Max (64 GB)

35 GB · 40 tok/s

🇨🇳 GLM 4.7 Flash

Zhipu AI · 31B parametri · MIT · 128 000 token ctx

GLM-4.7-Flash (MoE 31B, ~3B attivi): il miglior rapporto codice/VRAM della classe 30B. MIT, 128k ctx, molto veloce su 3090/4090.

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ollama run glm-4.7-flash

Su Apple M3 Max (64 GB)

35 GB · 40 tok/s

🇺🇸 Granite 4.0 H-Small 32B-A9B

IBM · 32B parametri · Apache 2.0 · 128 000 token ctx

Ibrido Mamba-2 + MoE 32B/9B attivi. ~70% di RAM in meno con contesti lunghi. Apache 2.0.

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ollama run granite4:small-h

Su Apple M3 Max (64 GB)

35 GB · 30 tok/s

🇨🇳 Qwen 3.6 35B-A3B

Alibaba · 35 miliardi di parametri · Apache 2.0 · 262 000 token ctx

MoE da 35B con 3B attivi, per la programmazione con agenti. 73,4% su SWE-Bench. Uscita il 16 aprile 2026.

Perché questa posizione MoE da 35B con 3B attivi, per la programmazione con agenti. 73,4% su SWE-Bench. Uscita il 16 aprile 2026.

ollama run qwen3.6:35b-a3b

Su Apple M3 Max (64 GB)

38 GB · 22 tok/s

🇨🇳 Qwen 3 30B-A3B

Alibaba · 30B parametri · Apache 2.0 · 131 072 token ctx

MoE 30B/3B attivi con ragionamento ibrido. MMLU 81.4, AIME24 80.4. 100+ lingue.

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ollama run qwen3:30b-a3b

Su Apple M3 Max (64 GB)

35 GB · 40 tok/s

🇺🇸 Nemotron Cascade 2 30B-A3B

NVIDIA · 30B parametri · NVIDIA Open Model License · 128 000 token ctx

MoE 30B/3B attivi: thinking mode + instruct. Medaglia d'oro a IMO 2025 e IOI 2025. Inferenza rapida grazie ai 3B attivi, capacità di ragionamento di livello 30B. Uscita ad aprile 2026.

Perché questa posizione MoE 30B/3B attivi: thinking mode + instruct. Medaglia d'oro a IMO 2025 e IOI 2025. Inferenza rapida grazie ai 3B attivi, capacità di ragionamento di livello 30B. Uscita ad aprile 2026.

ollama run nemotron-cascade-2

Su Apple M3 Max (64 GB)

32 GB · 30 tok/s

🇨🇳 Qwen3-Coder 30B-A3B

Alibaba · 30B parametri · Apache 2.0 · 262 144 token ctx

MoE 30B (3,3B attivi) specializzato nella programmazione agentica. Molto veloce in locale, 256k ctx nativo, il modello di riferimento per 16-24 GB tramite Ollama.

Perché questa posizione MoE 30B (3,3B attivi) specializzato nella programmazione agentica. Molto veloce in locale, 256k ctx nativo, il modello di riferimento per 16-24 GB tramite Ollama.

ollama run qwen3-coder:30b

Su Apple M3 Max (64 GB)

35 GB · 40 tok/s

🇨🇳 Qwen 3 VL 30B-A3B

Alibaba · 30B parametri · Apache 2.0 · 262 144 token ctx

MoE per la visione con 30B parametri, di cui 3B attivi. Il miglior compromesso per la visione con Qwen 3. 256k di contesto.

Perché questa posizione MoE per la visione con 30B parametri, di cui 3B attivi. Il miglior compromesso per la visione con Qwen 3. 256k di contesto.

ollama run qwen3-vl:30b

Su Apple M3 Max (64 GB)

35 GB · 40 tok/s

Tabella comparativa

Posizione	Modello	Params	VRAM Q4	Contesto	Licenza	Su Apple M3 Max (64 GB)
#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 Open Model License	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

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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`

💡 Chat/agente ≠ autocompletamento. La tabella qui sopra riguarda il tuo modello di chat e di agent. Per l'autocompletamento inline (FIM), tieni un piccolo modello dedicato in variante -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.

Metodologia della classifica

Filtro: modelli da 13 a 150B con Q4_K_M che occupano meno di 72 GB (riserva 24 GB a macOS + contesto lungo). Bonus 30-100B (picco 96 GB) e MoE (fino a 150B accessibile).

Criteri presi in considerazione:

Q4_K_M ≤ 72 GB
70B Q5/Q6 eseguibile senza difficoltà
Modelli 100B Q4
Contesto 100k+ stabile

Il sistema di assegnazione dei punteggi è completamente trasparente: consulta la nostra metodologia per i dettagli sul calcolo della VRAM e dei token/sec.

Domande frequenti

Mac 96 GB: Llama 70B Q5 o Mistral Large 123B Q4?

Llama 70B Q5_K_M (~48 GB) + contesto 32k = ~58 GB utilizzati, 38 GB liberi. Mistral Large 123B Q4_K_M (~68 GB) ci sta appena, 28 GB liberi. Llama 70B Q5 è più comodo da usare, Mistral Large offre maggiori capacità. Dipende dall'uso.

MacBook Pro M3 Max 96 GB nel 2026: ancora rilevante?

Sì — è il punto ottimale prezzo/performance per workstation portatili. ~3500 € di occasione, banda passante 400 GB/s, Llama 70B fluido. Il M4 Max 128 GB è ~25 % più veloce ma 2 volte più costoso. Vedi MBP M3.

Contesto 100k+ su Mac 96 GB ?

Sì: Qwen 3 32B Q5 (~22 GB) + cache KV 100k (~25 GB) = ~47 GB, con un ampio margine. Per Llama 70B + 100k ctx (~16 GB di cache KV), solo la versione Q4_K_M (~40 GB) entra in memoria — in totale ~56 GB, ancora con un buon margine.

96 GB vs 128 GB: cosa cambia?

128 GB permettono di usare modelli MoE da 130-150B (Granite 4 Mamba) in Q6 e Llama 70B Q8 (~75 GB). Con 96 GB si resta limitati a Q5/Q6 sui modelli da 70B. Per la workstation definitiva, 128 GB o Studio Ultra. Vedi Mac 128 GB.

Per approfondire

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