M6 (24GB/32GB configurations, 170 GB/s)
Apple M6 (24GB/32GB configurations, 170 GB/s)：24–32 GB 記憶體、170 GB/s 頻寬。以 32 GB、8K 上下文估算，下表列出它能跑的開源模型。 同一顆 M6 選配 24 或 32 GB 時，頻寬從 16 GB 版的 153 GB/s 提高到 170 GB/s；32 GB 能用 4-bit 量化放進 Qwen3.6-35B-A3B 這類 MoE 模型。
最後更新: 2026-10-14
規格
能跑哪些模型
在 8K 上下文長度下，放得下的最高品質量化版本與預估生成速度。 此為估算值，並非實測。請參考估算方法說明。
| 模型 | 參數量 | 最佳量化 | 所需記憶體 | tok/s（預估） |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.5-35B-A3B | 35B (3B) | Q4_K_M | 21.4 GiB | 61 |
| Qwen3.6-35B-A3B | 35B (3B) | Q4_K_M | 21.4 GiB | 61 |
| Qwen3-32B | 32.8B | Q4_K_M | 21.9 GiB | 5.6 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32.76B | Q4_K_M | 21.9 GiB | 5.6 |
| Gemma 4 31B IT | 30.7B | Q5_K_M | 22.9 GiB | 5.1 |
| Qwen3-30B-A3B (2507) | 30.5B (3.3B) | Q5_K_M | 22.5 GiB | 47 |
| Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct | 30.5B (3.3B) | Q5_K_M | 22.5 GiB | 47 |
| GLM-4.7-Flash (30B-A3B) | 30B (3B) | Q5_K_M | 21.8 GiB | 52 |
| Qwen3.5-27B | 27B | Q6_K | 22.7 GiB | 5.0 |
| Qwen3.6-27B | 27B | Q6_K | 22.7 GiB | 5.0 |
| Qwen3.8-27B | 27B | Q6_K | 22.7 GiB | 5.0 |
| Gemma 3 27B IT | 27B | Q6_K | 23.3 GiB | 5.0 |
| Gemma 4 26B A4B IT | 25.2B (3.8B) | Q6_K | 21.1 GiB | 35 |
| Mistral Small 3.2 24B Instruct (2506) | 24B | Q6_K | 21.1 GiB | 5.6 |
| Magistral Small 1.2 (2509) | 24B | Q6_K | 21.1 GiB | 5.6 |
| Devstral Small 2 24B Instruct (2512) | 24B | Q6_K | 21.1 GiB | 5.6 |
| gpt-oss-20b | 21B (3.6B) | Q8_0 | 22.5 GiB | 29 |
| Phi-4 (14B) | 14B | Q8_0 | 16.6 GiB | 7.4 |
| Gemma 3 12B IT | 12B | Q8_0 | 13.8 GiB | 8.7 |
| Gemma 4 12B Unified IT | 11.95B | Q8_0 | 13.3 GiB | 8.7 |
| Qwen3.5-9B | 9B | FP16 | 18.4 GiB | 6.1 |
| Qwen3-8B | 8.2B | FP16 | 17.7 GiB | 6.7 |
| DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B | 8.19B | FP16 | 17.6 GiB | 6.7 |
| Llama 3.1 8B Instruct | 8B | FP16 | 17.1 GiB | 6.9 |
| Gemma 4 E4B IT | 8B | FP16 | 16.4 GiB | 6.9 |
| Llama 3.2 3B Instruct | 3.21B | FP16 | 7.7 GiB | 17 |
| Kimi K2.6 | 1000B (32B) | 放不下 | – | – |
| DeepSeek-R1-0528 (671B) | 671B (37B) | 放不下 | – | – |
| DeepSeek-V4-Flash | 284B (13B) | 放不下 | – | – |
| Qwen3.8-Flash-Next | 180B (6B) | 放不下 | – | – |
| Qwen3.5-122B-A10B | 122B (10B) | 放不下 | – | – |
| Mistral Small 4 119B (2603) | 119B (6.5B) | 放不下 | – | – |
| gpt-oss-120b | 117B (5.1B) | 放不下 | – | – |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct | 109B (17B) | 放不下 | – | – |
| GLM-4.5-Air | 106B (12B) | 放不下 | – | – |
| Qwen3-Coder-Next (80B-A3B) | 80B (3B) | 放不下 | – | – |
| Llama 3.3 70B Instruct | 70B | 放不下 | – | – |
價格
各商店的最新售價，以查價當天頁面標示的價格為準。
| 地區 | 商店 | 商品 | 售價 | 每 GB | 查價日 |
|---|---|---|---|---|---|
| 台灣 | Apple | Mac mini，M6 晶片，12 核心 CPU，12 核心 GPU，24GB 記憶體，256GB 儲存裝置Price shown in Apple Store configurator for this configuration | NT$36,900 | NT$1,538/GB | 2026-10-14 |
| 美國 | Apple | Mac mini, M6 chip, 12-core CPU, 12-core GPU, 24GB memory, 256GB storagePrice shown in Apple Store configurator for this configuration | US$1,099 | US$46/GB | 2026-10-14 |
- 台灣性價比：跑 Llama 3.1 8B Instruct (Q4_K_M, 8K) 預估約每秒 22.8 個 token，換算為 0.6 tok/s／每 NT$1,000。
- 美國性價比：跑 Llama 3.1 8B Instruct (Q4_K_M, 8K) 預估約每秒 22.8 個 token，換算為 2.1 tok/s／每 US$100。
同一款硬體查過兩天以上的價格後，這裡會出現價格走勢圖。
全部價格 →常見問題
M6 (24GB/32GB configurations, 170 GB/s) 可以跑哪些 LLM？
以 32 GB 記憶體、8K 上下文估算，放得下的最大模型包括：Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.6-35B-A3B、Qwen3-32B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、Gemma 4 31B IT。完整清單見下方表格。
M6 (24GB/32GB configurations, 170 GB/s) 跑本地 LLM 有多快？
生成速度主要取決於記憶體頻寬（170 GB/s）。以 Llama 3.1 8B Instruct（FP16）為例，預估約每秒 6.9 個 token；模型越大越慢。
M6 (24GB/32GB configurations, 170 GB/s) 能跑 70B 等級的模型嗎？
Llama 3.3 70B Instruct 在 M6 (24GB/32GB configurations, 170 GB/s)（32 GB）上，即使用 Q4_K_M 量化、8K 上下文也放不下。