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Preise bei Amazon ansehen*Welche KI läuft auf dem Mac mit M2 (8 GB)?
Macs mit Apple M2 und 8 GB gemeinsamem Arbeitsspeicher (MacBook, Mac mini, iMac oder Mac Studio) stellen ca. 5,4 GB für KI-Modelle bereit. Damit laufen 3 von 22 aktuellen Modellen flüssig.
Kurzfazit
Ein Mac mit M2 (8 GB) reicht nur für kleine KI-Modelle bis etwa 4 Milliarden Parameter.
- Empfehlung: Gemma 3 4B – Versteht auch Bilder, gutes Deutsch.
ollama run gemma3:4b - Größtes lauffähiges Modell: Llama 3.1 8B (Q3 (spürbare Einbußen), ca. 5,3 GB)
- Tempo: Der M2 hat 100 GB/s Speicherbandbreite – sie bestimmt, wie schnell die KI antwortet.
- Lange Texte: Bei 32.000 Tokens Kontext laufen noch 0 Modelle flüssig.
Alle Modelle auf dem M2 mit 8 GB
Annahmen: 8.000 Tokens Kontext, Standard-Quantisierung Q4 (wie bei Ollama), Speicherfreigabe von macOS ohne manuelle Anpassung.
| Modell | Ergebnis | Speicher | Tempo | Details |
|---|---|---|---|---|
| Gemma 3 4B Chat · Bilder | Läuft flüssig | 4,2 GB | ca. 23 Tokens/s | Q4 (Standard) |
| Qwen3 4B Chat · Logik | Läuft flüssig | 4,1 GB | ca. 25 Tokens/s | Q4 (Standard) |
| Llama 3.2 3B Chat | Läuft flüssig | 3,3 GB | ca. 31 Tokens/s | Q4 (Standard) |
| Llama 3.1 8B Chat | Läuft, etwas langsamer | 5,3 GB | ca. 15 Tokens/s | Q3 (spürbare Einbußen) |
| Qwen3 8B Chat · Logik · Programmieren | Passt nicht | – | – | braucht ca. 5,6 GB |
| Gemma 3 12B Chat · Bilder | Passt nicht | – | – | braucht ca. 9,3 GB |
| Mistral Nemo 12B Chat | Passt nicht | – | – | braucht ca. 7,6 GB |
| Phi-4 14B Chat · Logik | Passt nicht | – | – | braucht ca. 9,0 GB |
| Qwen3 14B Chat · Logik · Programmieren | Passt nicht | – | – | braucht ca. 8,8 GB |
| gpt-oss 20B Chat · Logik · Programmieren | Passt nicht | – | – | braucht ca. 11,7 GB |
| Mistral Small 3.1 24B Chat · Bilder | Passt nicht | – | – | braucht ca. 13,1 GB |
| Gemma 3 27B Chat · Bilder | Passt nicht | – | – | braucht ca. 17,3 GB |
| Qwen3 30B-A3B Chat · Logik | Passt nicht | – | – | braucht ca. 15,6 GB |
| Qwen3-Coder 30B-A3B Programmieren | Passt nicht | – | – | braucht ca. 15,6 GB |
| Qwen3 32B Chat · Logik · Programmieren | Passt nicht | – | – | braucht ca. 17,9 GB |
| Qwen2.5-Coder 32B Programmieren | Passt nicht | – | – | braucht ca. 17,9 GB |
| DeepSeek-R1 32B (Distill) Logik | Passt nicht | – | – | braucht ca. 17,9 GB |
| Llama 3.3 70B Chat | Passt nicht | – | – | braucht ca. 36,1 GB |
| Llama 4 Scout Chat · Bilder | Passt nicht | – | – | braucht ca. 53,1 GB |
| gpt-oss 120B Chat · Logik · Programmieren | Passt nicht | – | – | braucht ca. 60,8 GB |
| Qwen3 235B-A22B Chat · Logik · Programmieren | Passt nicht | – | – | braucht ca. 112,0 GB |
| DeepSeek-R1 671B Logik | Passt nicht | – | – | braucht ca. 314,9 GB |
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Häufige Fragen
Reicht ein Mac mit M2 (8 GB) für lokale KI?
Ein Mac mit M2 (8 GB) reicht nur für kleine KI-Modelle bis etwa 4 Milliarden Parameter. Von 8 GB Arbeitsspeicher kann macOS standardmäßig ca. 5,4 GB für die KI bereitstellen. Damit laufen 3 von 22 Modellen flüssig.
Welches KI-Modell ist das beste für den M2 mit 8 GB?
Unsere Empfehlung ist Gemma 3 4B: Versteht auch Bilder, gutes Deutsch. Starten lässt es sich mit „ollama run gemma3:4b“.
Läuft Qwen3 32B auf dem M2 mit 8 GB?
Nein. Qwen3 32B braucht selbst stark komprimiert ca. 17,9 GB – mehr, als ein Mac mit M2 (8 GB) bietet.
Läuft Llama 3.3 70B auf dem M2 mit 8 GB?
Nein. Llama 3.3 70B braucht selbst stark komprimiert ca. 36,1 GB – mehr, als ein Mac mit M2 (8 GB) bietet.
Läuft gpt-oss 120B auf dem M2 mit 8 GB?
Nein. gpt-oss 120B braucht selbst stark komprimiert ca. 60,8 GB – mehr, als ein Mac mit M2 (8 GB) bietet.
Läuft Qwen3 30B-A3B auf dem M2 mit 8 GB?
Nein. Qwen3 30B-A3B braucht selbst stark komprimiert ca. 15,6 GB – mehr, als ein Mac mit M2 (8 GB) bietet.
Andere Mac-Konfigurationen
- M1 (8 GB)3 Modelle flüssig
- M2 (16 GB)3 Modelle flüssig
- M2 (24 GB)4 Modelle flüssig
- M3 (8 GB)3 Modelle flüssig