Twoody
Calcolatore di LLM locali
Quale LLM locale gira sul tuo computer, e a che velocità?
Scegli il tuo Mac o PC. Scopri quali modelli aperti entrano nella sua memoria, a che velocità scrivono, quanto ci mettono a leggere un documento e a cosa servono.
I modelli per questo computer
Su M3 Max con 128 GB: 61 modelli su 62 girano bene.
Cosa propone Twoody per questo Mac
Qwen3.5 9B, installato con un clic, per conversazioni da 64k token.
Richiede 7,9 GB di memoria · Gira senza problemi · 27–54 token/s (quasi istantaneo) · 20 pagine in 27 s
Da 24 GB, Twoody propone anche il più grande Qwen3.6 35B-A3B: su questo computer richiede 16,8 GB di memoria.
Twoody è in beta privata: lascia la tua email per richiedere l'accesso.
Girano bene su questo computer
74,7 su 96 GB
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21–42 token/s
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41–60 token/s
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MLX: 7,7 GB
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MLX: 4,3 GB
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72–103 token/s
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3,2 su 96 GB
MLX: 3 GB
Gira senza problemi
83–119 token/s
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2,4 su 96 GB
MLX: 2,7 GB
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68–135 token/s
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2,5 su 96 GB
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86–123 token/s
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1,6 su 96 GB
MLX: 1,4 GB
Gira senza problemi
100+ token/s
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Troppo grandi per questo computer (1)
- Qwen3 235B-A22B Instruct 2507 · 136,1 su 96 GB · Non presente nel catalogo di Twoody
La memoria di ogni modello è quella che Twoody mostra in «Modelli» per questo computer: la stessa formula, gli stessi file (compreso quello che gli fa leggere le immagini), la stessa lunghezza di conversazione; catalogo verificato il 15 ottobre 2026. Le velocità sono stime, non misurazioni fatte con Twoody, calcolate a partire dai benchmark pubblici di llama.cpp. Dati rivisti il 16 ottobre 2026.
Come leggere i risultati
Scegli il tuo computer e la sua memoria. Il calcolatore passa in rassegna i modelli del catalogo di Twoody, e alcuni più grandi che non offre, e ti dice come girerebbe ciascuno su quel computer.
- Cosa propone Twoody
- Il modello che l'app installa per primo su quel computer, uno di quelli che Twoody ha misurato con la sua memoria, i suoi strumenti e i tuoi documenti, e la memoria che vi richiede.
- Girano bene su questo computer
- I modelli che entrano nella sua memoria, dal più potente: «Gira senza problemi», oppure «Gira — chiudi le altre app» quando resta poco spazio. Più in basso, quelli che girerebbero in parte sul processore, molto più lentamente, e poi quelli troppo grandi.
- Memoria
- Quello che Twoody mostra in «Modelli» per quel computer: i file del modello, la conversazione che tiene a mente e lo spazio per lavorare. La barra indica quanta parte occupa della memoria che un modello può usare lì.
- Scrive
- La velocità con cui il modello scrive la risposta, in token al secondo. Un token è un pezzo di parola, e quando leggi in silenzio procedi a circa 5 token al secondo.
- Legge un documento
- Il tempo che il modello impiega a leggere un documento di circa 20 pagine prima di rispondere su di esso.
- Adatto a
- A cosa si presta la sua dimensione: chat e scrittura, i tuoi documenti, traduzione, codice, ragionamento o agenti.
- Con un clic in Twoody
- Il modello è nel catalogo di Twoody e si installa dall'app con un clic; gli altri riportano «Non presente nel catalogo di Twoody».
Quanta memoria serve per un LLM locale?
È la memoria a decidere quali modelli ci stanno: il file del modello e quello che gli fa leggere le immagini, la conversazione che tiene a mente (da 8k a 64k token secondo la memoria del computer, come in Twoody) e un po' di spazio per lavorare. Un Mac lascia usare alla grafica circa due terzi della memoria fino a 32 GB, tre quarti oltre. Ecco cosa gira senza problemi:
| Memoria | I più potenti che girano senza problemi | Proposto di base da Twoody |
|---|---|---|
| 8 GB | Qwen3.5 4B, Qwen3 4B Instruct 2507, Nemotron 3 Nano 4B | Qwen3.5 4B (4 GB) |
| 16 GB | Gemma 4 12B, GLM-4.6V Flash, Qwen3.5 9B | Qwen3.5 9B (7,4 GB) |
| 24 GB | Qwen3 14B, Phi-4 14B, Ministral 3 14B | Qwen3.5 9B (7,4 GB) |
| 32 GB | Qwen3.6 35B-A3B, Gemma 4 31B, Qwen3 30B-A3B Instruct 2507 | Qwen3.5 9B (7,9 GB) |
| 48 GB | Qwen3.6 35B-A3B, Qwen3.6 35B-A3B (4 bits), Qwen3.5 35B-A3B | Qwen3.5 9B (7,9 GB) |
| 64 GB | Qwen3-Next 80B-A3B*, Llama 3.3 70B, Qwen3.6 35B-A3B | Qwen3.5 9B (7,9 GB) |
| 128 GB | Qwen3.5 122B-A10B*, Mistral Small 4 119B*, Qwen3-Next 80B-A3B* | Qwen3.5 9B (7,9 GB) |
| 256 GB | Qwen3 235B-A22B Instruct 2507*, Qwen3.5 122B-A10B*, Mistral Small 4 119B* | Qwen3.5 9B (7,9 GB) |
| 512 GB | Qwen3 235B-A22B Instruct 2507*, Qwen3.5 122B-A10B*, Mistral Small 4 119B* | Qwen3.5 9B (7,9 GB) |
* Non nel catalogo di Twoody; gli altri si installano con un clic.
Perché la velocità dipende dalla banda di memoria
Per scrivere ogni parola, il computer legge dalla memoria i pesi attivi del modello. La velocità dipende quindi più dalla banda di memoria che dalla potenza del processore. Qwen3 8B, a 4 bit, su alcune macchine:
| Computer | Banda di memoria | Scrive |
|---|---|---|
| M1 | 68 GB/s | 8,7–12 token/s |
| M2 | 100 GB/s | 13–19 token/s |
| M4 | 120 GB/s | 15–21 token/s |
| M5 | 153 GB/s | 19–27 token/s |
| M4 Pro | 273 GB/s | 31–45 token/s |
| M4 Max | 546 GB/s | 53–76 token/s |
| M5 Max | 614 GB/s | 72–104 token/s |
| GeForce RTX 4090 (24 GB) | 1 008 GB/s | 100+ token/s |
4 bit o 8 bit?
I modelli vengono distribuiti compressi. I file a 4 bit (Q4_K_M, Q4_0 per Gemma, MXFP4 per gpt-oss) sono grandi la metà di quelli a 8 bit, con una piccola perdita di qualità: è ciò che installa Twoody (a 3 bit per il più grande Qwen3.6 35B-A3B, che così sta in un Mac da 24 GB) e ciò che conta questo calcolatore. L'8 bit è un po' più preciso e richiede il doppio della memoria.
Token al secondo: cosa significa in pratica
Un token è un pezzo di parola: circa tre quarti di parola in inglese, un po' meno in italiano. Quando leggi in silenzio, procedi a circa 5 token al secondo.
| meno di 5 | più lento della tua lettura |
| da 5 a 10 | più o meno al tuo ritmo di lettura |
| da 10 a 20 | più veloce della tua lettura |
| da 20 a 50 | quasi istantaneo |
| più di 50 | sembra istantaneo |
Un modello che ragiona scrive da 300 a 3.000 token di ragionamento prima di rispondere: a 10 token al secondo, da mezzo minuto a cinque minuti. In Twoody, i livelli «Veloce», «Ragionato» e «Approfondito» stabiliscono quanto a lungo ragiona.
Leggere un documento
Prima di rispondere a domande su un documento, il modello lo legge — ed è qui che i chip recenti guadagnano di più. Qwen3 8B che legge un documento di 20 pagine, con 16 GB:
| M1 | 3 min |
| M4 | 76 s |
| M5 | 27 s |
Mac o PC?
Un Mac condivide la memoria tra processore e grafica: un Mac da 64 GB fa girare modelli che nessuna scheda grafica da 24 GB può contenere. La scheda grafica di un PC ha meno memoria ma la legge molto velocemente: con un modello che ci sta, una RTX 4090 scrive più velocemente di qualsiasi Mac. Twoody è in beta privata su Mac, Windows e Linux: su Windows usa la scheda grafica tramite Vulkan quando il driver lo supporta; su Linux esegue il modello sul processore.
Il miglior LLM locale, computer per computer
Metodo e fonti
La memoria non è una stima di questo sito: è il calcolo dell'app Twoody, con gli stessi file e la stessa lunghezza di conversazione: il file del modello, quello che gli fa leggere le immagini e 0,3 GB per usarlo, la conversazione (in q8_0, a 8 bit, per un modello ibrido come Qwen3.5; a 16 bit negli altri casi), lo stato dei suoi livelli ricorrenti e 0,3 GB di memoria di lavoro. Misurato con llama.cpp, Qwen3.5 9B con una conversazione da 32k token occupa 7,4 GB, come da calcolo. I modelli sono quelli del catalogo di Twoody, verificato su Hugging Face il 15 ottobre 2026, più alcuni più grandi che non propone, calcolati allo stesso modo.
La velocità di ogni macchina è calcolata a partire dalla sua velocità misurata sul modello di riferimento di llama.cpp (LLaMA 2 7B, 4 bit), riscalata in base a quanto ogni modello legge per parola, con le bande di memoria delle specifiche di Apple e NVIDIA. Il metodo è stato verificato su 20 misurazioni pubblicate che non sono servite a costruirlo: errore mediano del 4,5%, massimo del 23%, tutte entro gli intervalli mostrati.
Dati rivisti il 16 ottobre 2026.
Fonti
- www.apple.com/newsroom/
- support.apple.com/specs
- github.com/ggml-org/llama.cpp/discussions/4167
- github.com/ggml-org/llama.cpp/discussions/15013
- github.com/ggml-org/llama.cpp/discussions/10879
- github.com/ggml-org/llama.cpp/discussions/15396
- www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/compare/
- huggingface.co/models
- www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0749596X19300786
Domande sull'uso di un LLM in locale
Posso eseguire un LLM locale con 8 GB di memoria?
Sì, uno piccolo. Su un Mac Apple Silicon da 8 GB, i modelli più potenti che girano senza problemi sono Qwen3.5 4B, Qwen3 4B Instruct 2507 e Nemotron 3 Nano 4B. Si installano tutti con un clic dal catalogo di Twoody. Twoody propone di base Qwen3.5 4B, che vi richiede 4 GB di memoria: è uno dei modelli che ha misurato con la sua memoria, i suoi strumenti e i tuoi documenti. Mentre lo usi, chiudi le app pesanti.
Quale LLM per un Mac con 16 GB?
Su un Mac Apple Silicon da 16 GB, i modelli più potenti che girano senza problemi sono Gemma 4 12B, GLM-4.6V Flash e Qwen3.5 9B. Si installano tutti con un clic dal catalogo di Twoody. Twoody propone di base Qwen3.5 9B, che vi richiede 7,4 GB di memoria: è uno dei modelli che ha misurato con la sua memoria, i suoi strumenti e i tuoi documenti.
Quanta memoria serve per un modello 70B?
Circa 45 GB in Twoody, con una conversazione da 16k token: un Mac da 64 GB fa girare Llama 3.3 70B, a 4,2–15 token/s a seconda del chip. I modelli MoE (mixture of experts) come gpt-oss 120B richiedono più memoria (60 GB), ma scrivono molto più velocemente.
Un modello a 4 bit è molto peggio di uno a 8 bit?
Di poco. Per scrivere, riassumere e fare domande sui documenti la differenza si nota appena, e il 4 bit dimezza la memoria e raddoppia la velocità: è ciò che installa Twoody e ciò che conta questo calcolatore.
Mac o scheda grafica NVIDIA per un LLM locale?
Una scheda grafica scrive più velocemente con un modello che entra nella sua memoria (da 8 a 32 GB); un Mac contiene modelli molto più grandi nella sua memoria unificata (fino a 512 GB). Per una persona che lavora sui documenti, un Mac da 16 a 64 GB è la scelta più semplice.
Un LLM locale fa scaldare troppo un MacBook Air?
Un MacBook Air non ha ventola: dopo qualche minuto di scrittura continua rallenta per restare fresco. Con risposte di lunghezza normale non si nota; per sessioni lunghe, un MacBook Pro o un Mac mini mantengono la loro velocità.
Devo installare qualcos'altro oltre a Twoody?
No: con un clic, Twoody scarica il modello e lo fa girare con il proprio motore, llama.cpp. Su un Mac con chip Apple può anche installare MLX, il motore di Apple, se glielo chiedi (Modelli › «Avanzate»).
Quanto sono precisi questi dati?
La memoria è quella che mostra l'app Twoody, calcolata allo stesso modo: per Qwen3.5 9B con una conversazione da 32k token, llama.cpp ha misurato 7,4 GB, come da calcolo. Le velocità sono stime: su 20 misurazioni pubblicate che non sono servite a costruire la formula, l'errore mediano è del 4,5% e il massimo del 23%; ognuna rientrava nell'intervallo mostrato. La tua velocità dipende anche dall'app, dalla sua versione e da cos'altro sta facendo il computer.
Prova Twoody prima che sia aperto a tutti.
La beta privata è gratuita, su Mac, Windows e Linux, e su iPhone e Android con Twoody sul tuo computer. Lascia la tua email per chiedere un invito: ti scriveremo quando sarà pronto per te.