# 🖥️ Mac Studio 512GB RAM — 로컬 LLM 종합 비교표 - **작성자:** 관리자 - **날짜:** 2026-02-09 08:53 - **게시판:** 팁 & 스킬스 - **조회:** 103 --- 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) · MoE**KIMI** | 범용/에이전트 | **\~93%** | \~380 GB | 8–14 | **\~7%** | ✅ | 🏆 최강 오픈소스 | | **Kimi K2 Thinking ★**1T 파라미터 (32B 활성) · MoE**KIMI** | 추론특화 | **\~90%** | \~380 GB | 8–14 | **\~7%** | ✅ | 강력 추론 | | **DeepSeek R1 671B ★**671B (37B 활성) · MoE**MOE** | 추론특화 | **\~88%** | \~405 GB | 17–20 | **\~12%** | ✅ | 검증된 추론 | | **DeepSeek V3.1 671B ★**671B (37B 활성) · MoE**MOE** | 범용 | **\~85%** | \~405 GB | 18–22 | **\~13%** | ✅ | 고품질 범용 | | 🟠 대형 (200\~400B) — 성능과 속도의 균형 | | | | | | | | | **GLM-4.7 358B ★**358B 파라미터 · MoE · 멀티모달**GLM** | 범용/코딩 | **\~84%** | \~140 GB | 15–22 | **\~12%** | ✅ | GLM 플래그십 | | **Qwen3-235B-A22B ★**235B (22B 활성) · MoE**MOE** | 범용/코딩 | **\~80%** | \~88 GB | 25–35 | **\~20%** | ✅ | ⭐ 가성비 최고 | | **Llama 4 Maverick 400B ★**400B (\~17B 활성) · MoE**MOE** | 범용 | **\~77%** | \~220 GB | 20–30 | **\~17%** | ✅ | Meta 최신 | | 🟡 중형 (60\~150B) — 실용적 선택지 | | | | | | | | | **Mistral Large 3 123B**123B · Dense**DENSE** | 범용 | **\~68%** | \~72 GB | 12–16 | **\~9%** | ✅ | 유럽 대표 | | **GPT-OSS 120B ★**120B (\~6B 활성) · MoE**MOE** | 범용 | **\~75%** | \~65 GB | 40–55 | **\~30%** | ✅ | ⭐ 빠르고 우수 | | **Llama 3.3 70B**70B · Dense**DENSE** | 범용 | **\~72%** | \~42 GB | 15–22 | **\~12%** | ✅ | 검증된 워크호스 | | 🟢 중소형 (25\~40B) — 빠른 일상 사용 | | | | | | | | | **Qwen3-32B**32B · Dense**DENSE** | 범용/코딩 | **\~70%** | \~20 GB | 30–42 | **\~25%** | ✅ | ⭐ 일상 추천 | | **GLM-4.7 Flash 30B ★**30B (3B 활성) · MoE**GLM** | 코딩/에이전트 | **\~66%** | \~18 GB | 60–90 | **\~45%** | ✅ | ⭐⭐ OpenClaw 최적 | | **Qwen3-30B-A3B ★**30B (3B 활성) · MoE**MOE** | 경량 범용 | **\~62%** | \~20 GB | 80–110 | **\~60%** | ✅ | ⭐⭐ 가장 빠름 | | **Gemma 3 27B**27B · Dense**DENSE** | 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) **GLM**Z.AI **KIMI**Moonshot **MOE**혼합전문가 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 **추정치**이며 양자화·컨텍스트·프레임워크에 따라 달라집니다. --- ## 관련 링크 - https://claude.ai/public/artifacts/2e7910d4-190b-4e17-b5ea-d2e2b67d0fd9 --- *원본: https://www.openclaw.kr/boards/free/posts/Mac-Studio-512GB-RAM-%EB%A1%9C%EC%BB%AC-LLM-%EC%A2%85%ED%95%A9-%EB%B9%84%EA%B5%90%ED%91%9C-h259j*