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Miglior LLM su MacBook Air M1 nel 2026

Q: MacBook Air M1 nel 2026: ancora utilizzabile per gli LLM?

Sì, ma con dei limiti. Mistral 7B Q4 gira a ~14 tok/s, Llama 3.2 3B Q4 a ~25 tok/s. Per una chat fluida, va bene. Per sessioni prolungate di programmazione, metti in conto del tempo. Vedi la guida MacBook Air M1.

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Classifica aggiornata il 22/09/2026

Il MacBook Air M1 (8 / 16 GB, 68 GB/s) è del 2020 ma esegue ancora LLM da 3 a 7B in modo soddisfacente. Banda passante limitata → si resta sui modelli efficienti.

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Classifica

🇺🇸 OLMo 3 7B Think (SFT)

zimplex · 7B parametri · Apache 2.0 · 16 000 token ctx

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.

Perché questa posizione 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

Su Apple M1 (16 GB)

8 GB · 32 tok/s

🇨🇳 GLM 5.3 7B

Zhipu AI · 7B parametri · MIT · 128 000 token ctx

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.

Perché questa posizione 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

Su Apple M1 (16 GB)

7 GB · 32 tok/s

🇺🇸 Granite 4.1 3B Instruct

IBM · 3B parametri · Apache 2.0 · 131 072 token ctx

Denso 3B Apache 2.0, 12 lingue tra cui FR, 131k ctx, GQA 40Q/8KV. Tool calling e FIM per il codice. Rilascio 29 aprile 2026.

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ollama run granite4.1:3b

Su Apple M1 (16 GB)

FP16

6 GB · 25 tok/s

🇺🇸 Granite 4.1

IBM · 3B parametri · Apache 2.0 · 128 000 token ctx

Granite 4.1 (3B Apache 2.0): tag Ollama generico della famiglia IBM Granite 4.1, 128k ctx, tool calling e codice. Uscita a maggio 2026.

Perché questa posizione Granite 4.1 (3B Apache 2.0): tag Ollama generico della famiglia IBM Granite 4.1, 128k ctx, tool calling e codice. Uscita a maggio 2026.

ollama run granite4.1

Su Apple M1 (16 GB)

FP16

6 GB · 50 tok/s

🇺🇸 OLMo 3 7B

Allen AI · 7B parametri · Apache 2.0 · 8 192 token ctx

Modello denso 7B aperto al 100% (pesi + dati + codice). Trasparenza totale per la ricerca.

Perché questa posizione Modello denso 7B aperto al 100% (pesi + dati + codice). Trasparenza totale per la ricerca.

ollama run olmo-3:7b

Su Apple M1 (16 GB)

9 GB · 12 tok/s

🇺🇸 Granite 4.0 3B Vision

IBM · 3B parametri · Apache 2.0 · 16 384 token ctx

VLM 3B specializzato nell'estrazione di dati da documenti aziendali. OCR, tabelle, moduli.

Perché questa posizione VLM 3B specializzato nell'estrazione di dati da documenti aziendali. OCR, tabelle, moduli.

# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.0-3b-vision

Su Apple M1 (16 GB)

FP16

6,5 GB · 25 tok/s

🇫🇷 SmolLM3 3B

HuggingFace · 3B parametri · Apache 2.0 · 128 000 token ctx

3B a doppia modalità (think/no-think). 6 lingue. MMLU 59.7, GSM8K 70.9. Completamente aperto (dati+procedura di addestramento).

Perché questa posizione 3B a doppia modalità (think/no-think). 6 lingue. MMLU 59.7, GSM8K 70.9. Completamente aperto (dati+procedura di addestramento).

# HuggingFace : HuggingFaceTB/SmolLM3-3B

Su Apple M1 (16 GB)

FP16

6 GB · 25 tok/s

Tabella comparativa

Posizione	Modello	Params	VRAM Q4	Contesto	Licenza	Su Apple M1 (16 GB)
#1	OLMo 3 7B Think (SFT)	7B	4.2 GB	16 000	Apache 2.0	32 tok/s · Q8
#2	GLM 5.3 7B	7B	4.1 GB	128 000	MIT	32 tok/s · Q8
#3	Granite 4.1 3B Instruct	3B	2 GB	131 072	Apache 2.0	25 tok/s · FP16
#4	Granite 4.1	3B	1,7 GB	128 000	Apache 2.0	50 tok/s · FP16
#5	OLMo 3 7B	7B	5 GB	8 192	Apache 2.0	12 tok/s · Q8
#6	Granite 4.0 3B Vision	3B	2.2 GB	16 384	Apache 2.0	25 tok/s · FP16
#7	SmolLM3 3B	3B	2 GB	128 000	Apache 2.0	25 tok/s · FP16

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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 1-9B la cui versione Q4_K_M occupa meno di 9 GB. Bonus per i 3-7B (fascia ottimale per M1) e bonus elevato per i ≤ 3B (M1 non ha il Neural Engine di M3/M4).

Criteri presi in considerazione:

Q4_K_M ≤ 9 GB
La banda passante di 68 GB/s non penalizza
Tokens/sec ≥ 12
Compatibile con Metal 3

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

MacBook Air M1 nel 2026: ancora utilizzabile per gli LLM?

Sì, ma con dei limiti. Mistral 7B Q4 gira a circa 14 tok/s, Llama 3.2 3B Q4 a circa 25 tok/s. Per una chat fluida, va bene. Per programmare intensivamente, metti in conto del tempo. Vedi la guida MacBook Air M1.

Air M1 8 GB: funziona davvero?

Appena, con Phi-4 Mini 3,8B Q4 o Gemma 4 4B Q4 (~2,5 GB). macOS occupa 4 GB, tu lasci 2 GB al modello + contesto breve. Preferisci 16 GB.

Quale quantizzazione su M1?

Q4_K_M resta il punto ottimale. Q5_K_M offre una qualità migliore ma richiede il 25 % di banda passante di memoria in più → token/sec divisi per circa 1,3. Su M1 la differenza si nota. Evita Q3 (degrado della qualità percepibile).

M1 vs M2 su Mistral 7B ?

M1 ≈ 14 tok/s vs M2 ≈ 22 tok/s. La differenza deriva soprattutto dalla banda passante (68 vs 100 GB/s). Non è necessario aggiornare se il M1 da 16 GB ti basta.

Per approfondire

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