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Mejor LLM en Mac con 96 GB de memoria unificada en 2026

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Ranking actualizado el 22/09/2026

96 GB de memoria unificada (máximo en M2/M3/M4 Max, Studio M2 de entrada) ofrecen un margen considerable: Llama 70B en Q5/Q6, modelos de 100B en Q4, contexto de 100k+ para RAG con textos largos.

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Clasificación

1

🇺🇸 Laguna XS.2

Poolside · 33 mil millones de parámetros · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

MoE 33B/3B activos, Apache 2.0, especialista en programación con agentes. 68.2% SWE-Bench Verified, 128k ctx. Funciona en un Mac con 36 GB. Lanzamiento el 28 de abril de 2026.

Por qué esta posición MoE 33B/3B activos, Apache 2.0, especialista en programación con agentes. 68.2% SWE-Bench Verified, 128k ctx. Funciona en un Mac con 36 GB. Lanzamiento el 28 de abril de 2026. 
ollama run laguna-xs.2
En Apple M3 Max (64 GB)
Q8
35 GB · 40 tok/s
2

🇨🇳 GLM 4.7 Flash

Zhipu AI · 31 mil millones de parámetros · MIT · 128 000 tokens ctx

GLM-4.7-Flash (MoE 31B, ~3B activos): la mejor relación código/VRAM de la clase 30B. MIT, 128k ctx, muy rápido en 3090/4090.

Por qué esta posición GLM-4.7-Flash (MoE 31B, ~3B activos): la mejor relación código/VRAM de la clase 30B. MIT, 128k ctx, muy rápido en 3090/4090. 
ollama run glm-4.7-flash
En Apple M3 Max (64 GB)
Q8
35 GB · 40 tok/s
3

🇺🇸 Granite 4.0 H-Small 32B-A9B

IBM · 32 mil millones de parámetros · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Híbrido Mamba-2 + MoE 32B/9B activos. ~70% menos de RAM en contexto largo. Apache 2.0.

Por qué esta posición Híbrido Mamba-2 + MoE 32B/9B activos. ~70% menos de RAM en contexto largo. Apache 2.0. 
ollama run granite4:small-h
En Apple M3 Max (64 GB)
Q8
35 GB · 30 tok/s
4

🇨🇳 Qwen 3.6 35B-A3B

Alibaba · 35B de parámetros · Apache 2.0 · 262 000 tokens ctx

MoE de 35B/3B activos para programación con agentes. 73.4% en SWE-Bench. Lanzamiento el 16 de abril de 2026.

Por qué esta posición MoE de 35B/3B activos para programación con agentes. 73.4% en SWE-Bench. Lanzamiento el 16 de abril de 2026. 
ollama run qwen3.6:35b-a3b
En Apple M3 Max (64 GB)
Q8
38 GB · 22 tok/s
5

🇨🇳 Qwen 3 30B-A3B

Alibaba · 30B de parámetros · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

MoE 30B/3B activos, razonamiento híbrido. MMLU 81.4, AIME24 80.4. Más de 100 idiomas.

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ollama run qwen3:30b-a3b
En Apple M3 Max (64 GB)
Q8
35 GB · 40 tok/s
6

🇺🇸 Nemotron Cascade 2 30B-A3B

NVIDIA · 30B de parámetros · NVIDIA Open Model License · 128 000 tokens ctx

MoE 30B/3B activos: modo thinking + instruct. Medalla de oro en IMO 2025 e IOI 2025. Inferencia rápida gracias a los 3B activos, capacidades de razonamiento de nivel 30B. Lanzamiento en abril de 2026.

Por qué esta posición MoE 30B/3B activos: modo thinking + instruct. Medalla de oro en IMO 2025 e IOI 2025. Inferencia rápida gracias a los 3B activos, capacidades de razonamiento de nivel 30B. Lanzamiento en abril de 2026. 
ollama run nemotron-cascade-2
En Apple M3 Max (64 GB)
Q8
32 GB · 30 tok/s
7

🇨🇳 Qwen3-Coder 30B-A3B

Alibaba · 30B de parámetros · Apache 2.0 · 262 144 tokens ctx

MoE de 30B (3,3B activos), especializado en programación agéntica. Muy rápido en local, contexto nativo de 256k, la referencia para 16-24 GB con Ollama.

Por qué esta posición MoE de 30B (3,3B activos), especializado en programación agéntica. Muy rápido en local, contexto nativo de 256k, la referencia para 16-24 GB con Ollama. 
ollama run qwen3-coder:30b
En Apple M3 Max (64 GB)
Q8
35 GB · 40 tok/s
8

🇨🇳 Qwen 3 VL 30B-A3B

Alibaba · 30B de parámetros · Apache 2.0 · 262 144 tokens ctx

Visión MoE 30B/3B activos. Punto óptimo para visión en Qwen 3. 256k ctx.

Por qué esta posición Visión MoE 30B/3B activos. Punto óptimo para visión en Qwen 3. 256k ctx. 
ollama run qwen3-vl:30b
En Apple M3 Max (64 GB)
Q8
35 GB · 40 tok/s

Tabla comparativa

Puesto Modelo Params VRAM Q4 Contexto Licencia En 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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Metodología del ranking

Filtro: modelos de 13-150B que caben en menos de 72 GB en Q4_K_M (deja 24 GB para macOS + contexto largo). Extra para 30-100B (pico de 96 GB) y MoE (hasta 150B accesibles).

Criterios considerados:

  • Q4_K_M ≤ 72 GB
  • 70B Q5/Q6 con holgura
  • Modelos 100B Q4
  • Contexto 100k+ estable

La puntuación es totalmente transparente: consulta nuestra metodología para conocer los detalles del cálculo de VRAM/tokens/seg.

Preguntas frecuentes

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

Llama 70B Q5_K_M (~48 GB) + contexto 32k = ~58 GB consumidos, 38 GB libres. Mistral Large 123B Q4_K_M (~68 GB) cabe justo, 28 GB libres. Llama 70B Q5 ofrece más comodidad, Mistral Large es más capaz. Depende del uso.

MacBook Pro M3 Max de 96 GB en 2026: ¿sigue siendo una opción pertinente?

Sí — es el punto óptimo precio/rendimiento para portátil de oficina. ~3500 € de segunda mano, ancho de banda 400 GB/s, Llama 70B fluido. El M4 Max 128 GB es ~25 % más rápido pero 2 veces más caro. Ver MBP M3.

¿Contexto de 100k+ en un Mac con 96 GB?

Sí: Qwen 3 32B Q5 (~22 GB) + caché KV de 100k (~25 GB) = ~47 GB, con un amplio margen. Para Llama 70B + 100k de contexto (~16 GB de caché KV), solo cabe Q4_K_M (~40 GB): en total, ~56 GB, todavía con un margen cómodo.

96 GB frente a 128 GB: ¿qué salto supone?

128 GB desbloquea MoE 130-150B (Granite 4 Mamba) en Q6 y Llama 70B Q8 (~75 GB). 96 GB se mantiene limitado a Q5/Q6 en 70B. Para la estación de trabajo absoluta, 128 GB o Studio Ultra. Vea Mac 128 GB.

Para ir más allá

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