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Macで動く？
Mac向けLLMメモリ計算の決定版。Apple Silicon構成に合わせた正確なメモリ使用量、トークン生成速度、互換性を計算します。
1. ハードウェア
2. モデル選択
例：8Bモデルなら8。
低精度 = 少ないメモリ、わずかな品質低下。
プロンプト＋最大生成トークンの合計。
並列シーケンス数（チャットは1）。
高度なアーキテクチャ
お使いのMacにおすすめ
メモリ内訳
必要RAM合計
0.0 GB
スループット（推定）
~0 t/s
最初のトークンまでの時間
<0.5 s
消費電力
0 W
推定コスト / 時
$0.00
CO₂ / 時
0 gCO₂e
クイックスタート
ターミナルにコピー＆ペーストして開始：
よくある質問
トークンスループットはどのように計算されますか？
Apple Siliconでは推論速度はメモリ帯域幅によって制限されます。チップの帯域幅をロードされたモデルサイズで割り、フレームワーク固有の効率係数を適用します（MLX ≈ 85%、Ollama ≈ 65%、vLLM ≈ 70%、SGLang ≈ 88%）。
macOSバージョンが重要な理由は？
macOSはシステム用にメモリを予約します。SequoiaとTahoeはデバイス上のAI機能のためSonomaより多く予約します。この計算ツールはその差を考慮します。
フレームワークごとにRAM使用量が異なるのはなぜ？
vLLMは高い並列性のために大きなKVキャッシュブロックを事前確保します。OllamaはGoランタイムのオーバーヘッド（約600MB）があります。MLXとSGLangはよりコンパクトなC++/Pythonバックエンド（約200MBベース）です。
量子化とは何ですか？
量子化はモデル重みの精度を下げ（例：FP16→INT4）、メモリ使用量を2〜4倍削減します。わずかな品質低下がありますが、チャットやコードタスクには通常許容範囲です。
電力とコストの見積もりはどのように計算されますか？
電力はチップの負荷時TDPから算出します。コストは世界平均電気料金（$0.15/kWh）、排出量は世界平均グリッド炭素強度（385 g CO₂e/kWh）を使用します。
RAMより大きなモデルを実行できますか？
技術的には可能です — macOSはSSD上のスワップメモリを使用します。ただしスループットは通常の約10%に低下し、リアルタイムチャットは実用的でなくなります。