Classificação atualizada em 09/10/2026
24 GB de memória unificada (MacBook Air M2/M3/M4 nas configurações superiores, M4 Pro na configuração básica, iMac M4 nas configurações superiores) permitem usar modelos de 13-14B em Q4 e os MoE 30B-A3B. Ponto ideal para inferência local de qualidade.
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Variante MoE de Gemma 4. 26B/4B ativos. Multimodal completo (texto+imagem+áudio).
ollama run gemma4:26b
Denso 8B Apache 2.0, 12 idiomas incluindo FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Lançado em 29 de abril de 2026.
# HuggingFace: ibm-granite/granite-4.1-8b
Gemma 4 12B (Google): modelo denso multimodal (texto, visão, áudio), contexto de 256k, ~7 GB de VRAM em Q4. Apache 2.0, multilíngue.
# HuggingFace: google/gemma-4-12B
Granite 4.2 8B (IBM): modelo denso sob a licença Apache 2.0, 128k de contexto, ~4,6 GB de VRAM em Q4. Chat, código e raciocínio multilíngues para empresas.
ollama pull granite4.2
Ajuste fino SFT «thinking» do OLMo 3 7B: raciocínio passo a passo, contexto de 16k, cerca de 4,2 GB de VRAM em Q4. 100% aberto, licença Apache 2.0.
# HuggingFace: zimplex/olmo3-7b-think-sft-eosfix-16k-3ep-euc
GLM 5.3 (Zhipu): denso 7B especializado em código e raciocínio, 128k de contexto, ~4,1 GB de VRAM em Q4. Leve, roda em GPU de 6-8 GB, licença MIT.
ollama pull glm-5.3
Denso 14B com raciocínio híbrido. Empata com Qwen 2.5 32B Base em STEM/código.
ollama run qwen3:14b
Modelo de raciocínio de 14B sob licença MIT. Supera o R1-Distill-Llama-70B no AIME/GPQA com 50× menos parâmetros.
ollama run phi4-reasoning:14b
| Posição | Modelo | Params | VRAM Q4 | Contexto | Licença | No Apple M4 Pro (48 GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Gemma 4 26B-A4B MoE | 26B | 16 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 22 tok/s · Q8 |
| #2 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 35 tok/s · FP16 |
| #3 | Gemma 4 12B | 12B | 7 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 28 tok/s · FP16 |
| #4 | Granite 4.2 8B | 8B | 4.6 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 50 tok/s · FP16 |
| #5 | OLMo 3 7B Think (SFT) | 7B | 4.2 GB | 16 000 | Apache 2.0 | 50 tok/s · FP16 |
| #6 | GLM 5.3 7B | 7B | 4.1 GB | 128 000 | MIT | 50 tok/s · FP16 |
| #7 | Qwen 3 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 20 tok/s · FP16 |
| #8 | Phi-4 Reasoning 14B | 14B | 9 GB | 32 768 | MIT | 20 tok/s · FP16 |
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| Sua VRAM | GPU / Mac típicos | Modelo de código recomendado | 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) ou 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) — especialista em agentes de código | ollama run devstral:24b |
| 24 GB | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 GB | Qwen 3.8 27B (Q4, 18 GB) — o “quase Copilot” | ollama run qwen3.8:27b |
| 32 GB | RTX 5090 | Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 GB) — MoE rápido | 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 |
-base: ollama run qwen2.5-coder:7b-base — ainda é a referência neste caso específico. ⚠️ Qwen 3.8: seu nível de raciocínio é definido como muito alto por padrão e ele “pensa demais” em solicitações simples — reduza-o para low (ou desative-o) na primeira execução. ⚠️ Armadilha de licença: Codestral 22B = Mistral Non-Production License → proibido para programar no trabalho. Qwen 3.5/3.8, Gemma 4 e Devstral são disponibilizados sob a licença Apache 2.0. 💡 Está travando por falta de memória? Mantenha ~1,5 GB de VRAM livre para o contexto, ou passe para um nível menor de quantização.🔌 Para conectá-lo no VS Code: Cline (agente que trabalha com vários arquivos), Aider (CLI) ou Tabby/Twinny (autocompletação FIM) — todos se conectam ao Ollama localmente. O kit Copiloto Local — configs prontas para colar + setup testado — está disponível: /copilote-local.
Filtro: modelos de 3 a 32B cujo Q4_K_M cabe em menos de 16 GB (deixando 8 GB para macOS + contexto). Bônus de 7 a 14B (pico de 24 GB para modelos densos) e MoE 30B-A3B (ponto ideal para Apple).
Critérios considerados:
A pontuação é totalmente transparente: consulte nossa metodologia para os detalhes de cálculo de VRAM/tokens/seg.
Mac de 24 GB: o sweet spot dos LLMs em 2026?
Sim para modelos de 1 usuário. Qwen 3 14B Q4 (~8 GB), Mistral Nemo 12B Q4 (~7 GB), Qwen 3 30B-A3B (MoE, ~17 GB) — todos rodam a 25-40 tokens/s. Para 13B+ denso sustentado, 32 GB ou mais.
MacBook Air M4 24 GB versus Mac mini M4 24 GB?
Exatamente o mesmo chip M4 + 120 GB/s. Diferença: Air = sem ventoinha (redução de desempenho após ~10 min de geração contínua), mini = com ventoinha, portanto estável 24/7. Ver MBA M4 ou mini M4.
Qual modelo usar para programar em um Mac com 24 GB?
Qwen 2.5 Coder 14B Q4 (~8 GB) ou DeepSeek Coder V2 16B Q4 (~9 GB) — excelentes para Python/JS/Go. Qwen 3 14B para uso generalista. Veja ranking para programação.
24 GB permitem usar um assistente + RAG?
Sim: Mistral Nemo 12B Q4 (~7 GB) + ChromaDB (1-2 GB) + contexto de 32k (~3 GB) = ~12 GB consumidos. Margem confortável. Veja o guia de RAG.