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Mejor LLM en Mac Studio Ultra en 2026

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Ranking actualizado el 22/09/2026

El Mac Studio (M2 / M3 / M5 Ultra, hasta 512 GB de memoria unificada, de 800 GB/s a 1,2 TB/s) es la estación de trabajo de consumo más capaz para la IA local. 70B en Q5, 200B en Q4, modelos de frontera de 670B en Q3.

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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 M2 Ultra (128 GB)
FP16
66 GB · 100 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 M2 Ultra (128 GB)
FP16
62 GB · 100 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 M2 Ultra (128 GB)
FP16
64 GB · 75 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 M2 Ultra (128 GB)
FP16
70 GB · 60 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.

Por qué esta posición MoE 30B/3B activos, razonamiento híbrido. MMLU 81.4, AIME24 80.4. Más de 100 idiomas. 
ollama run qwen3:30b-a3b
En Apple M2 Ultra (128 GB)
FP16
62 GB · 100 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 M2 Ultra (128 GB)
FP16
60 GB · 80 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.

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ollama run qwen3-coder:30b
En Apple M2 Ultra (128 GB)
FP16
61 GB · 100 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 M2 Ultra (128 GB)
FP16
62 GB · 100 tok/s

Tabla comparativa

Puesto Modelo Params VRAM Q4 Contexto Licencia En Apple M2 Ultra (128 GB)
#1 Laguna XS.2 33B 19 GB 131 072 Apache 2.0 100 tok/s · FP16
#2 GLM 4.7 Flash 31B 19 GB 128 000 MIT 100 tok/s · FP16
#3 Granite 4.0 H-Small 32B-A9B 32B 19 GB 128 000 Apache 2.0 75 tok/s · FP16
#4 Qwen 3.6 35B-A3B 35B 21 GB 262 000 Apache 2.0 60 tok/s · FP16
#5 Qwen 3 30B-A3B 30B 19 GB 131 072 Apache 2.0 100 tok/s · FP16
#6 Nemotron Cascade 2 30B-A3B 30B 17 GB 128 000 NVIDIA Open Model License 80 tok/s · FP16
#7 Qwen3-Coder 30B-A3B 30B 19 GB 262 144 Apache 2.0 100 tok/s · FP16
#8 Qwen 3 VL 30B-A3B 30B 19 GB 262 144 Apache 2.0 100 tok/s · FP16
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Metodología del ranking

Filtro: 7-700B (se permiten los MoE de frontera). Gran bonificación para modelos de 30-200B (pico en Studio Ultra) y MoE en general: el ancho de banda de más de 800 GB/s permite aprovechar realmente estos modelos.

Criterios considerados:

  • Memoria unificada 64-512 GB
  • Ancho de banda de 800 GB/s a 1,2 TB/s
  • MoE y frontier compatibles
  • Servidor estable y potente de LLM

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

Preguntas frecuentes

Mac Studio M2 Ultra 192 GB: ¿Llama 70B fluido?

Sí — Llama 3.3 70B funciona a unos 11 tok/s en Q5_K_M (~48 GB) y 14 tok/s en Q4 (estimaciones: aproximadamente el 70 % del límite fijado por sus 800 GB/s). Fue el primer hardware de Apple capaz de ejecutar un 70B cómodamente en local. Ver el guía para Mac Studio.

Mac Studio Ultra de 512 GB: ¿DeepSeek 671B?

Sí — DeepSeek R1 671B (37B activos, MoE) cabe en Q4_K_M (~400 GB) en un M3 Ultra o un M5 Ultra de 512 GB, a una velocidad utilizable ya que solo se leen 37B de parámetros por token. Ninguna otra máquina de escritorio lo permite. Ver DeepSeek R1 671B.

¿Mac Studio vs servidor 4× H100?

4× H100 (320 GB HBM3) cuestan ~120 000 € y requieren una alimentación de 2 kW. Un Mac Studio Ultra de 512 GB supera los 10 000 €, con un consumo de unos 200 W. El H100 es ~5-10× más rápido en tasa de procesamiento, pero el Studio gana en €/GB de memoria y en silencio.

¿Es obligatorio usar MLX en Studio Ultra?

Recomendado. MLX aprovecha mejor la memoria unificada y suele ser más rápido que llama.cpp en modelos grandes. Ollama (llama.cpp Metal) funciona, pero no aprovecha del todo la capacidad de la máquina.

Para ir más allá

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