Classificação atualizada em 09/10/2026
O MacBook Air M2 (8 / 16 / 24 GB, 100 GB/s) continua bastante utilizável em 2026 para IA local graças às quantizações Q4 modernas. O alvo são modelos de 3-8B, sem ventilador.
MacBook Air M2: opção de compra disponível para IA local — MacBook Pro M5 Pro — 24 GB / 1 TB:
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4B de parâmetros efetivos. Multimodal (texto+imagem+áudio). 140 idiomas. Para laptops e edge.
ollama run gemma4:e4b
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
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 7B 100% aberto (pesos + dados + código). Transparência total para pesquisa.
ollama run olmo-3:7b
Modo híbrido thinking/fast. 119 idiomas, 32k nativo (131k via YaRN).
ollama run qwen3:8b
| Posição | Modelo | Params | VRAM Q4 | Contexto | Licença | No Apple M2 (16 GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Gemma 4 E4B | 4B | 10 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 14 tok/s · Q4_K_M |
| #2 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q8 |
| #3 | Granite 4.2 8B | 8B | 4.6 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q8 |
| #4 | OLMo 3 7B Think (SFT) | 7B | 4.2 GB | 16 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q8 |
| #5 | GLM 5.3 7B | 7B | 4.1 GB | 128 000 | MIT | 32 tok/s · Q8 |
| #6 | OLMo 3 7B | 7B | 5 GB | 8 192 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q8 |
| #7 | Qwen 3 8B | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q8 |
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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: de 1 a 13B, com Q4_K_M abaixo de 11 GB. Bônus de 3 a 8B (pico Air M2) e bônus adicional para os ≤ 3B (rápidos mesmo sem Neural Engine M4).
Critérios considerados:
A pontuação é totalmente transparente: consulte nossa metodologia para os detalhes de cálculo de VRAM/tokens/seg.
O MacBook Air M2 16 GB continua viável em 2026?
Sim — Mistral 7B Q4, Qwen 3 8B Q4 e Phi-4 Mini rodam a 18-25 tokens/s. Suficiente para bate-papo / RAG pessoal / autocompletar código em tarefas leves. Veja o guia do MacBook Air M2.
M2 vs M3 vs M4 no mesmo modelo 7B?
M2 ≈ 22 tok/s, M3 ≈ 26 tok/s, M4 ≈ 30 tok/s com Mistral 7B Q4_K_M. A diferença é perceptível, mas nenhum é lento. Ao funcionar com bateria, o M2 a descarrega um pouco mais rápido (eficiência da GPU).
Air M2 24 GB: quais modelos grandes?
Mistral Nemo 12B Q4 (~7 GB) ou Qwen 3 14B Q4 (~8 GB) rodam a 12-18 tokens/s. Evite modelos de 30B ou mais, mesmo MoE: a largura de banda da memória é insuficiente para eles.
Air M2 de 8 GB: é realmente viável?
Apenas com Phi-4 Mini 3,8B Q4 ou Llama 3.2 3B Q4. Contexto máximo de 2k-4k. É uma solução de quebra-galho: 16 GB continuam sendo o mínimo prático para LLMs sérios.