🖥️ Mac Studio 512GB RAM — 로컬 LLM 종합 비교표 | 팁 & 스킬스

M3 Ultra (80코어 GPU, 819GB/s) 기준 · GLM / Kimi 시리즈 포함 · 비교 기준: Gemini 2.5 Pro (~156 tok/s API)

⚠️ 기준 안내
• 성능 %: 종합 벤치마크(MMLU, SWE-bench, AIME, GPQA 등) 평균 기준 추정치
• 토큰 속도: Q4_K_M 양자화, 짧은 컨텍스트(~4K) 기준. MLX 또는 llama.cpp 사용
• 반응속도 %: Gemini 2.5 Pro API(~156 tok/s, TTFT ~1.3s) 대비 체감 비율
• ★ = MoE(혼합전문가) 모델 — 활성 파라미터만 연산하므로 크기 대비 빠름
• GLM = Z.AI(Zhipu AI) 시리즈 · Kimi = Moonshot AI 시리즈

성능순 로컬 LLM 비교 (512GB에 올릴 수 있는 모델)

모델명	분류	성능 (vs Gemini 2.5 Pro)	필요 RAM (Q4)	출력속도 (tok/s)	반응속도 (vs Gemini)	512GB 탑재	평가
🔴 초대형 (600B+ 파라미터) — 느리지만 최고 성능
Kimi K2.5 ★1T 파라미터 (32B 활성) · MoEKIMI	범용/에이전트	~93%	~380 GB	8–14	~7%	✅	🏆 최강 오픈소스
Kimi K2 Thinking ★1T 파라미터 (32B 활성) · MoEKIMI	추론특화	~90%	~380 GB	8–14	~7%	✅	강력 추론
DeepSeek R1 671B ★671B (37B 활성) · MoEMOE	추론특화	~88%	~405 GB	17–20	~12%	✅	검증된 추론
DeepSeek V3.1 671B ★671B (37B 활성) · MoEMOE	범용	~85%	~405 GB	18–22	~13%	✅	고품질 범용
🟠 대형 (200~400B) — 성능과 속도의 균형
GLM-4.7 358B ★358B 파라미터 · MoE · 멀티모달GLM	범용/코딩	~84%	~140 GB	15–22	~12%	✅	GLM 플래그십
Qwen3-235B-A22B ★235B (22B 활성) · MoEMOE	범용/코딩	~80%	~88 GB	25–35	~20%	✅	⭐ 가성비 최고
Llama 4 Maverick 400B ★400B (~17B 활성) · MoEMOE	범용	~77%	~220 GB	20–30	~17%	✅	Meta 최신
🟡 중형 (60~150B) — 실용적 선택지
Mistral Large 3 123B123B · DenseDENSE	범용	~68%	~72 GB	12–16	~9%	✅	유럽 대표
GPT-OSS 120B ★120B (~6B 활성) · MoEMOE	범용	~75%	~65 GB	40–55	~30%	✅	⭐ 빠르고 우수
Llama 3.3 70B70B · DenseDENSE	범용	~72%	~42 GB	15–22	~12%	✅	검증된 워크호스
🟢 중소형 (25~40B) — 빠른 일상 사용
Qwen3-32B32B · DenseDENSE	범용/코딩	~70%	~20 GB	30–42	~25%	✅	⭐ 일상 추천
GLM-4.7 Flash 30B ★30B (3B 활성) · MoEGLM	코딩/에이전트	~66%	~18 GB	60–90	~45%	✅	⭐⭐ OpenClaw 최적
Qwen3-30B-A3B ★30B (3B 활성) · MoEMOE	경량 범용	~62%	~20 GB	80–110	~60%	✅	⭐⭐ 가장 빠름
Gemma 3 27B27B · DenseDENSE	범용/비전	~58%	~17 GB	33–41	~25%	✅	비전 강점
📊 비교 기준 (클라우드 API)
Gemini 2.5 Pro (API)비공개 · Google 서버 인프라	기준	100%	-	~156	100%	-	클라우드 기준

80%+ (S급)

70~79% (A급)

60~69% (B급)

60%↓ (C급)

GLMZ.AI

KIMIMoonshot

MOE혼합전문가

OpenClaw 연동 시 체감 반응속도 상세

OpenClaw = 오픈소스 AI 에이전트 (Ollama/LM Studio 경유). 에이전트 오버헤드(도구 호출, 메모리 검색 등)로 순수 추론 대비 ~30~50% 추가 지연 발생.

모델	순수 속도	OpenClaw 체감속도	vs Gemini (반응 %)	TTFT	평가
Kimi K2.5 ★ KIMI	~11 tok/s	~7 tok/s	~5%	8~20초	최고 성능, 매우 느림
Kimi K2 Thinking ★ KIMI	~11 tok/s	~7 tok/s	~5%	8~20초	추론 최강, 느림
DeepSeek R1 671B ★	~18 tok/s	~12 tok/s	~8%	5~15초	느림, 복잡추론만
DeepSeek V3.1 671B ★	~20 tok/s	~14 tok/s	~9%	4~12초	고품질, 느림
GLM-4.7 358B ★ GLM	~18 tok/s	~12 tok/s	~8%	4~10초	코딩 강점, 느림
Qwen3-235B ★	~30 tok/s	~20 tok/s	~13%	2~5초	⭐ 가성비 최고
Llama 4 Maverick ★	~25 tok/s	~17 tok/s	~11%	3~8초	양호
GPT-OSS 120B ★	~48 tok/s	~33 tok/s	~22%	1~3초	⭐ 빠르고 우수
Llama 3.3 70B	~18 tok/s	~12 tok/s	~8%	2~4초	느리지만 안정적
Qwen3-32B	~36 tok/s	~25 tok/s	~16%	1~2초	⭐ 일상 추천
GLM-4.7 Flash 30B ★ GLM	~75 tok/s	~50 tok/s	~33%	<1초	⭐⭐ OpenClaw 최적
Qwen3-30B-A3B ★	~100 tok/s	~65 tok/s	~43%	<1초	⭐⭐ 가장 빠름
Gemma 3 27B	~37 tok/s	~25 tok/s	~16%	1~2초	비전 작업용
Gemini 2.5 Pro (API)	~156 tok/s	~150 tok/s	100%	~1.3초	기준 (클라우드)

GLM · Kimi 시리즈 상세 정보

모델	파라미터	활성 파라미터	아키텍처	컨텍스트	Q4 크기	라이선스	특기
GLM-4.7	358B	MoE (비공개)	MoE + 멀티모달	200K	~140 GB	MIT	코딩, "Vibe Coding", 비전
GLM-4.7 Flash	30B	~3B	MoE (MLA)	128K	~18 GB	MIT	SWE-bench 59.2%, 에이전트 특화
Kimi K2.5	1.04T	~32B	MoE + 비전	128K+	~380 GB	MIT (수정)	Agent Swarm, 멀티모달, HLE 1위
Kimi K2 (Thinking)	1.04T	~32B	MoE	128K	~380 GB	MIT (수정)	추론 특화, GPT-5급 벤치마크
Kimi K2 (Instant)	1.04T	~32B	MoE	128K	~380 GB	MIT (수정)	빠른 응답 모드

💡 추천 조합 (업데이트)

🏆 최고 성능 (속도 희생) → Kimi K2.5 (Q4, ~380GB) — 오픈소스 최강, GPT-5급 · 느리지만 압도적
🧠 최고 추론 → DeepSeek R1 671B (Q4, ~405GB) — 수학·논리 최강, 검증된 모델
⚡ 가성비 최고 → Qwen3-235B (Q4, ~88GB) — 성능 80%에 30 tok/s, RAM 여유
💻 코딩 에이전트 → GLM-4.7 Flash (Q8, ~18GB) — SWE-bench 59.2%, 초고속 60~90 tok/s, OpenClaw 최적
🚀 일상 만능 → Qwen3-32B (Q8, ~36GB) — 균형잡힌 성능, 30+ tok/s
⚡ 최고속 → Qwen3-30B-A3B (Q8, ~20GB) — 100+ tok/s, 실시간 대화감
🔀 멀티 모델 → GLM-4.7 Flash(18GB) + Qwen3-235B(88GB) + Qwen3-32B(36GB) = ~142GB → 나머지로 OS·앱 여유

Kimi K2.5/K2는 1T 파라미터(32B 활성) MoE로 Mac Studio 512GB에 Q4로 간신히 탑재 가능(~380GB). 컨텍스트는 제한적.
GLM-4.7 Flash는 SWE-bench에서 30B급 최고 성능(59.2%)이나, 순수 추론/일반 지식은 Qwen3-32B보다 약할 수 있음.
GLM-4.7 Flash는 OpenClaw에서 특히 좋은 평가 — 에이전트 도구 호출, 함수 콜링 성능이 우수.
Kimi K2.5의 "Agent Swarm"은 API 환경에서 최적화된 기능으로, 로컬 단독 추론 시에는 효과 제한적.
모든 수치는 커뮤니티 벤치마크·실측 기반 추정치이며 양자화·컨텍스트·프레임워크에 따라 달라집니다.

🖥️ Mac Studio 512GB RAM — 로컬 LLM 종합 비교표

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