Twoody
로컬 LLM 계산기
MacBook Air M5에서 실행하는 로컬 LLM
메모리 16, 24, 또는 32GB MacBook Air M5에서 실행되는 오픈 웨이트 모델과 그 쓰기·읽기 속도, 그리고 MacBook Air M4, MacBook Air M3, MacBook Air M2, MacBook Air M1 등 다른 Mac과의 비교입니다. Twoody 앱이 표시하는 메모리와 llama.cpp의 공개 벤치마크로 계산했습니다.
메모리별 MacBook Air M5에 가장 알맞은 로컬 LLM
| 메모리 | 원활하게 실행되는 가장 강력한 모델 | 쓰기 속도 | Twoody 기본 제안 |
|---|---|---|---|
| 16GB | Gemma 4 12B Twoody에서 클릭 한 번 | 초당 14~20 토큰 | Qwen3.5 9B(7.4GB) |
| 24GB | Qwen3 14B Twoody에서 클릭 한 번 | 초당 11~16 토큰 | Qwen3.5 9B(7.4GB) |
| 32GB | Qwen3.6 35B-A3B Twoody에서 클릭 한 번 | 초당 39~77 토큰 | Qwen3.5 9B(7.9GB) |
속도는 Twoody로 측정한 값이 아니라 llama.cpp 공개 벤치마크를 바탕으로 계산한 추정치입니다. 수치 확인일: 2026년 10월 16일.
'원활하게 실행되는 가장 강력한 모델'은 이 메모리에 여유 있게 들어가고 최소한 읽는 속도(초당 5토큰)로 쓰는 가장 강력한 모델입니다. 'Twoody 기본 제안'은 앱이 이 Mac에 가장 먼저 설치하는 모델과 여기서 필요한 메모리입니다.
Twoody는 비공개 베타 중입니다. 이메일을 남겨 참여를 신청해 주세요.
메모리 16GB MacBook Air M5에서 원활하게 실행되는 모든 모델
계산기가 다루는 모델 62개(Twoody 카탈로그와 그보다 큰 몇 개) 중 31개가 여기서 원활하게 실행됩니다. 가장 강력한 모델부터, Twoody 앱이 이 컴퓨터에서 각 모델에 필요하다고 표시하는 메모리, 쓰기 속도, 문서를 읽는 데 걸리는 시간을 보여 줍니다.
| 모델 | 메모리 | 쓰기 속도 | 문서 읽기 |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 12B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 7.6GB 원활하게 실행 | 초당 14~20 토큰 | 20쪽을 39초 |
| GLM-4.6V Flash Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 7.9GB 원활하게 실행 | 초당 16~23 토큰 | 20쪽을 34초 |
| Qwen3.5 9B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 7.4GB 원활하게 실행 | 초당 12~24 토큰 | 20쪽을 32초 |
| GLM-4 9B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 6.7GB 원활하게 실행 | 초당 16~23 토큰 | 20쪽을 31초 |
| Ministral 3 8B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 8.4GB 원활하게 실행 | 초당 19~27 토큰 | 20쪽을 29초 |
| Granite 4.1 8B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 8GB 원활하게 실행 | 초당 17~25 토큰 | 20쪽을 29초 |
| Qwen3 8B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 7.2GB 원활하게 실행 | 초당 19~27 토큰 | 20쪽을 27초 |
| Llama 3.1 8B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 6.9GB 원활하게 실행 | 초당 20~28 토큰 | 20쪽을 26초 |
| Olmo 3 7B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 8.2GB 원활하게 실행 | 초당 20~28 토큰 | 20쪽을 24초 |
| Gemma 4 E4B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 6.6GB 원활하게 실행 | 초당 32~46 토큰 | 20쪽을 15초 |
| Qwen3.5 4B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 4.4GB 원활하게 실행 | 초당 23~47 토큰 | 20쪽을 16초 |
| Qwen3 4B Instruct 2507 Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 4.9GB 원활하게 실행 | 초당 35~51 토큰 | 20쪽을 13초 |
| Nemotron 3 Nano 4B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 3.3GB 원활하게 실행 | 초당 23~45 토큰 | 20쪽을 13초 |
| Ministral 3 3B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 5GB 원활하게 실행 | 초당 42~61 토큰 | 20쪽을 12초 |
| Phi-4 mini Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 4.6GB 원활하게 실행 | 초당 36~52 토큰 | 20쪽을 12초 |
| Llama 3.2 3B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 3.9GB 원활하게 실행 | 초당 44~63 토큰 | 20쪽을 10초 |
| Gemma 4 E2B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 4.7GB 원활하게 실행 | 초당 58~83 토큰 | 20쪽을 8초 |
| Qwen3.5 2B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 2.7GB 원활하게 실행 | 초당 45~90 토큰 | 20쪽을 8초 |
| Qwen3.5 0.8B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 1.5GB 원활하게 실행 | 초당 71~213 토큰 | 20쪽을 3초 |
| DeepSeek-Coder-V2 Lite Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 10.4GB 실행 가능 — 다른 앱을 닫으세요 | 초당 49~71 토큰 | 20쪽을 10초 |
| Ministral 3 14B Reasoning Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 10.5GB 실행 가능 — 다른 앱을 닫으세요 | 초당 12~17 토큰 | 20쪽을 46초 |
| GLM-Z1 9B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 6.7GB 원활하게 실행 | 초당 16~23 토큰 | 20쪽을 31초 |
| DeepSeek-R1 8B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 7.2GB 원활하게 실행 | 초당 19~27 토큰 | 20쪽을 27초 |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 8B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 6.9GB 원활하게 실행 | 초당 20~28 토큰 | 20쪽을 26초 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 5.5GB 원활하게 실행 | 초당 21~30 토큰 | 20쪽을 25초 |
| Qwen3 4B Thinking 2507 Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 4.9GB 원활하게 실행 | 초당 35~51 토큰 | 20쪽을 13초 |
| Phi-4 mini reasoning Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 4.6GB 원활하게 실행 | 초당 36~52 토큰 | 20쪽을 12초 |
| SmolLM3 3B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 3.2GB 원활하게 실행 | 초당 46~66 토큰 | 20쪽을 10초 |
| LFM2.5 2.6B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 2.1GB 원활하게 실행 | 초당 37~74 토큰 | 20쪽을 9초 |
| MiniCPM5 2B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 2.5GB 원활하게 실행 | 초당 52~75 토큰 | 20쪽을 8초 |
| Llama 3.2 1B Twoody에서 클릭 한 번 | 필요한 메모리: 1.6GB 원활하게 실행 | 초당 67~201 토큰 | 20쪽을 4초 |
이 밖에 6개 모델은 일부가 프로세서에서 실행되어 훨씬 느리고, 25개 모델은 이 컴퓨터에는 너무 큽니다. 계산기에서 모두 보기
각 모델의 메모리는 이 컴퓨터에서 Twoody가 ‘모델’에 표시하는 값입니다. 계산식도, 파일(이미지를 읽는 파일 포함)도, 대화 길이도 같습니다(카탈로그 확인일: 2026년 10월 15일).
MacBook Air M5 대 MacBook Air M4, MacBook Air M3, MacBook Air M2, MacBook Air M1
| 컴퓨터 | 메모리 | Qwen3.5 9B 쓰기 속도 | 문서 읽기 | 원활하게 실행되는 가장 강력한 모델 |
|---|---|---|---|---|
| MacBook Air M5 | 16GB | 초당 12~24 토큰 | 20쪽을 32초 | Gemma 4 12B 초당 14~20 토큰 |
| MacBook Air M4 | 16GB | 초당 9.3~19 토큰 | 20쪽을 2분 | Gemma 4 12B 초당 11~15 토큰 |
| MacBook Air M3 | 16GB | 초당 8~16 토큰 | 20쪽을 2분 | Gemma 4 12B 초당 9.4~14 토큰 |
| MacBook Air M2 | 16GB | 초당 8.1~16 토큰 | 20쪽을 2분 | Gemma 4 12B 초당 9.5~14 토큰 |
| MacBook Air M1 | 16GB | 초당 5.4~11 토큰 | 20쪽을 3분 | Gemma 4 12B 초당 6.3~9 토큰 |
어떤 모델이 들어가는지는 메모리가, 얼마나 빨리 쓰는지는 칩이 결정합니다. 각 Mac은 메모리 16GB 또는 가장 가까운 구성으로 비교합니다.
이 Mac은 메모리 16, 24, 또는 32GB 구성으로 나옵니다. 메모리는 프로세서와 그래픽이 함께 쓰며, 그래픽이 대부분을 사용할 수 있습니다. 어떤 모델이 들어가는지는 이 메모리가 결정하고, 구입 후에는 늘릴 수 없습니다.
메모리를 초당 153GB로 읽습니다. 쓰기 속도는 프로세서보다 이 대역폭을 따르기 때문에, 같은 모델이라도 Pro, Max, Ultra 칩이 더 빨리 씁니다.
Apple Silicon Mac(macOS 13.3 이상)용 Twoody는 비공개 베타 중입니다. 이 Mac에 맞는 모델을 제안하고 클릭 한 번으로 설치해 llama.cpp로 실행하며, macOS 14에서는 Apple의 엔진인 MLX도 설치할 수 있습니다.
LLM을 로컬에서 실행하는 방법에 관한 질문
메모리 16GB MacBook Air M5에는 어떤 로컬 LLM이 좋을까요?
원활하게 실행되는 가장 강력한 모델은 Gemma 4 12B입니다. 초당 14~20 토큰으로 씁니다. Twoody 카탈로그에서 클릭 한 번으로 설치할 수 있습니다. Twoody가 기본으로 제안하는 모델은 Qwen3.5 9B입니다. 여기서 필요한 메모리는 7.4GB이며, Twoody가 기억, 도구, 내 문서로 측정한 모델 중 하나입니다.
MacBook Air M5에서 로컬 LLM을 실행하려면 메모리가 얼마나 필요한가요?
메모리별로 원활하게 실행되는 가장 강력한 모델은 다음과 같습니다. 16GB에서는 Gemma 4 12B(초당 14~20 토큰, Twoody에서 클릭 한 번); 24GB에서는 Qwen3 14B(초당 11~16 토큰, Twoody에서 클릭 한 번); 32GB에서는 Qwen3.6 35B-A3B(초당 39~77 토큰, Twoody에서 클릭 한 번). Mac의 메모리는 구입 후에 늘릴 수 없으니, 실행하려는 모델에 맞춰 고르세요.
MacBook Air M5에서는 초당 몇 토큰을 쓰나요?
Twoody가 여기서 제안하는 Qwen3.5 9B로는 초당 12~24 토큰으로 쓰고, 약 20쪽 문서를 32초 만에 읽습니다. 이 속도는 llama.cpp 공개 벤치마크에 기반한 추정치이며, Twoody로 측정한 값이 아닙니다.
MacBook Air M5, MacBook Air M4, MacBook Air M3, MacBook Air M2, MacBook Air M1 중 어느 쪽이 더 빨리 쓰나요?
Twoody가 제안하는 Qwen3.5 9B 기준: MacBook Air M5 초당 12~24 토큰; MacBook Air M4 초당 9.3~19 토큰; MacBook Air M3 초당 8~16 토큰; MacBook Air M2 초당 8.1~16 토큰; MacBook Air M1 초당 5.4~11 토큰. 어떤 모델이 들어가는지는 메모리가, 얼마나 빨리 쓰는지는 칩이 결정합니다.
Twoody는 MacBook Air M5에서 실행되나요?
네, 비공개 베타에서 macOS 13.3 이상이면 실행됩니다. Twoody는 알맞은 모델을 제안하고 클릭 한 번으로 설치해 llama.cpp로 Mac의 그래픽에서 실행합니다. 이메일을 남기시면 대기자 명단에 등록됩니다.
모두에게 공개되기 전에 Twoody를 먼저 써 보세요.
비공개 베타는 무료이며, Mac, Windows, Linux에서, 그리고 컴퓨터의 Twoody와 함께 iPhone과 Android에서 사용할 수 있습니다. 이메일을 남겨 초대를 요청하시면 준비되는 대로 연락드리겠습니다.